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机器学习法已经发表了好几篇高分文章，今天这又是一篇机器学习的高端玩法！中国学者使用MIMIC-IV数据库以及自有队列数据，建立了9个机器学习模型，构建和评估最佳预测模型，直接拿下Cell子刊！ 2024年6月27日，浙江中医药大学的学者用MIMIC-IV 数据库和自
机器学习+公共数据库简直是天作之合！使用机器学习法自动化预测出疾病的关键影响因素和患病风险，不仅精确，创新性也直接拉满！今天分享的两篇文章都是使用了近期较为火热的“森林之神”—Boruta算法，中国学者分别使用NHANES和MIMIC—IV配合分析，拿下两篇SCI高分文章！ 接下来让我们一起来简单看
新发房颤(NOAF)是心脏手术后患者最常见的并发症，总体发病率为31%至74%。先前的研究发现，NOAF的发生可能会增加患者的中风、心力衰竭（HF）以及死亡风险。 近年来，机器学习（ML）在医学领域的应用越来越广泛，尤其在构建患者的生存和预后预测模型方面取得了不少成
脑出血（ICH）是指非外伤性脑实质内血管破裂引起的出血，急性期病死率高达30%～40%，是急性脑血管病中死亡率最高的。 先前已有研究表明，血清葡萄糖钾比（GPR）与脑出血术后临床结果相关，但研究存在样本量小且没有包括长期的临
心房颤动 (AF) 是成人中最常见的持续性心律失常。但据报道，临床上约三分之一患者发作房颤时无明显自觉不适，即无症状房颤。这也导致许多患者因未能及时就医，延误了病情。 2024年12月7日，外国学者用
慢性心力衰竭（CHF）是导致心血管相关死亡的主要原因之一，对人类健康构成重大威胁。应激性高血糖比（SHR）作为一种评估患者在急性医疗事件中体内血糖水平变化的指标，与多种重症疾病的不良结局相关。
为什么公共数据库能火起来？我个人的观点是，样本量大、代表性强，发表的文章质量高。因此，越来越多来不及做实验的临床医生开始转战公共数据库。 其中，MIMIC数据库作为重症医学领域的一名大将，为普通医生，特别是重症医学科医生开展临床研究提供了极大的便利。先前我们已经详细介绍过该数据库，点击链接可了解详情
应激高血糖是危重病患者中常见的现象，其水平与不良临床结局密切相关。应激性血糖升高比值（SHR），作为结合血糖与糖化血红蛋白（HbA1c）的综合指标，能够更准确地捕捉应激状态下的高血糖水平。 因此，
心脏手术是治疗心血管疾病的重要手段，但术后并发症及死亡率仍是重大挑战。大量研究表明，高血糖是术后并发症的重要危险因素，但传统血糖指标（如空腹血糖）不能捕捉到血糖水平的动态波动。
重症监护病房（ICU）出院后再入院是临床中常见的现象，可作为患者安全的重要警示。然而，现有预测模型多基于静态指标，忽略了患者住院期间的动态变化。 因此，本研究开发了一个全新的机器学习模型——iREAD，用于预测患者ICU出院后48小时内再入院风险，并用公共数据库的数据进行外部验证，增强研究结果的可信
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
2024年1月，中国学者在《Eur J Epidemiol》(一区，IF=13.6）发表题为："Vitamin D and human health: evidence from Mendelian randomization studies" 的研究论文。
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