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急性下消化道出血患者预后的预测模型

【 2003-12-30 发布 】 临床报道  

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据最新一期《柳叶刀》杂志报道,人工神经网络能够准确预测急性下消化道出血患者的预后。

基于人工神经网络(ANN)的模型能够预测多种疾病的预后。然而,目前仍缺乏急性下消化道出血的预测模型。为此,美国俄亥俄州克利夫兰大学医院的Ananya Das博士及其同事就ANN模型能否预测急性下消化道出血患者的临床预后进行了研究。

研究小组利用急性下消化道出血住院患者的非内镜资料,建立ANN和多逻辑回归(MLR)模型。他们比较了该模型与公认的BLEED评分系统将患者分为高危组与低危组的能力。

研究人员检测了再出血、死亡、为控制出血采取的治疗措施。他们利用在12个月内收治的120例患者的资料建立ANN模型,利用随后6个月内收治的70例患者的资料验证这一模型。研究小组还在其它医院验证ANN模型,并通过另外一所医院收治的142例患者比较了ANN和NLR。

研究人员发现,ANN的预测准确性显著高于BLEED,并与MLR相同。在其它医院进行验证时,ANN的表现良好。

Das博士等总结认为,“ANN能够准确预测急性下消化道出血患者的预后。”


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