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Predicting blood transfusion demand in intensive care patients after surgery by comparative analysis of temporally extended data selection.

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作者： Seyedmostafa,Sheikhalishahi ^[1] ; Sebastian,Goss ^[1] ; Lea K,Seidlmayer ^[2] ; Sarra,Zaghdoudi ^[1] ; Ludwig C,Hinske ^[1] ; Mathias,Kaspar ^[3]

作者单位： Digital Medicine, University Hospital of Augsburg, Augsburg, Germany. ^[1] Internal Medicine I, Cardiology, University Hospital of Augsburg, Augsburg, Germany. ^[2] Digital Medicine, University Hospital of Augsburg, Augsburg, Germany. mathias.kaspar@uk-augsburg.de. ^[3]

关键词 Blood transfusion Intensive care unit Machine learning Predictive modeling Surgical patients XGBoost

主题词人类(Humans);输血(Blood Transfusion);女(雌)性(Female);男(雄)性(Male);中年人(Middle Aged);回顾性研究(Retrospective Studies);老年人(Aged);重症监护病房(Intensive Care Units);危重病人医疗(Critical Care);成年人(Adult);荷兰(Netherlands)

DOI 10.1186/s12911-024-02800-z

PMID 39695617

发布时间 2025-01-04

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BMC medical informatics and decision making

BMC medical informatics and decision making

2024年24卷1期

397页

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