Application of group LASSO regression based Bayesian networks in risk factors exploration and disease prediction for acute kidney injury in hospitalized patients with hematologic malignancies.

Li, Yang; Chen, Xiaohong; Wang, Yimei; Hu, Jiachang; Shen, Ziyan; Ding, Xiaoqiang

Li, Yang; Chen, Xiaohong; Wang, Yimei; Hu, Jiachang; Shen, Ziyan; Ding, Xiaoqiang.

Afiliação

Li Y; Department of Nephrology, Zhongshan Hospital, Fudan University, No.180 Fenglin Road, Xuhui District, Shanghai, 200032, China.
Chen X; Shanghai Medical Center of Kidney, Shanghai, 200032, China.
Wang Y; Shanghai Key Laboratory of Kidney and Blood Purification, Shanghai, 200032, China.
Hu J; Shanghai Institute of Kidney and Dialysis, Shanghai, 200032, China.
Shen Z; Hemodialysis Quality Control Center of Shanghai, Shanghai, 200032, China.
Ding X; Department of Nephrology, Zhongshan Hospital, Fudan University, No.180 Fenglin Road, Xuhui District, Shanghai, 200032, China.

BMC Nephrol ; 21(1): 162, 2020 05 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32370757

Assuntos

Injúria Renal Aguda/epidemiologia; Leucemia/epidemiologia; Linfoma/epidemiologia; Modelos Estatísticos; Mieloma Múltiplo/epidemiologia; Adulto; Fatores Etários; Idoso; Anemia/epidemiologia; Teorema de Bayes; China/epidemiologia; Feminino; Taxa de Filtração Glomerular; Hemoglobinas/metabolismo; Hospitalização; Humanos; Hiponatremia/epidemiologia; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Potássio/sangue; Análise de Regressão; Estudos Retrospectivos; Fatores de Risco; Sódio/sangue

Palavras-chave

Acute kidney injury; Bayesian networks; Clinical epidemiology; Disease prediction; Hematologic malignancy

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Leucemia / Modelos Estatísticos / Injúria Renal Aguda / Linfoma / Mieloma Múltiplo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Screening_studies Limite: Adult / Aged / Female / Humans / Male / Middle aged País/Região como assunto: Asia Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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