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Learning Data-Driven Patient Risk Stratification Models for Clostridium difficile

机译:学习数据驱动的艰难梭菌患者风险分层模型

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摘要

Background Although many risk factors are well known, Clostridium difficile infection (CDI) continues to be a significant problem throughout the world. The purpose of this study was to develop and validate a data-driven, hospital-specific risk stratification procedure for estimating the probability that an inpatient will test positive for C difficile.
机译:背景技术尽管众所周知许多危险因素,但艰难梭菌感染(CDI)仍然是世界范围内的重要问题。这项研究的目的是开发和验证一种由数据驱动的,针对医院的风险分层程序,以估计住院患者的艰难梭菌检测呈阳性的可能性。

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