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首页> Journal of orthopaedic surgery and research> The efficacy of machine learning models in forecasting treatment failure in thoracolumbar burst fractures treated with short-segment posterior spinal fixation.

The efficacy of machine learning models in forecasting treatment failure in thoracolumbar burst fractures treated with short-segment posterior spinal fixation.

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第一作者： Neda,Khaledian
第一单位： Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran.
作者： Neda,Khaledian [1] ; Seyed Reza,Bagheri [2] ; Hasti,Sharifi [3] ; Ehsan,Alimohammadi [4]
作者单位： Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran. [1] Department of neurosurgery, Kermanshah University of Medical Sciences, Imam Reza hospital, Kermanshah, Iran. [2] Clinical Research Development Center, Taleghani and Imam Ali Hospitals, Kermanshah University of Medical Sciences, Kermanshah, Iran. [3] Department of neurosurgery, Kermanshah University of Medical Sciences, Imam Reza hospital, Kermanshah, Iran. hafez125@gmail.com. [4]
关键词 Failure of treatmentLoad sharing classificationMachine learning modelsShort segment posterior spinal fixationThoracolumbar burst fractures
医学主题词 人类(Humans);男(雄)性(Male);女(雌)性(Female);骨折固定术, 内(Fracture Fixation, Internal);腰椎(Lumbar Vertebrae);胸椎(Thoracic Vertebrae);脊柱骨折(Spinal Fractures);治疗失败(Treatment Failure);回顾性研究(Retrospective Studies);骨折, 压缩性(Fractures, Compression)
DOI 10.1186/s13018-024-04690-3
PMID 38561767
发布时间 2024-04-04
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Journal of orthopaedic surgery and research

Journal of orthopaedic surgery and research

2024年19卷1期

211页

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