Predicting 30-days mortality for MIMIC-III patients with sepsis-3: a machine learning approach using XGboost

机译：预测MIMIC-III患者的30天死亡率术语 - 3：一种使用XGBoost的机器学习方法

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The detailed process of data extraction

机译：数据提取的详细过程

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期刊名称 Journal of Translational Medicine
作者
Nianzong Hou; Mingzhe Li; Lu He; Bing Xie; Lin Wang; Rumin Zhang; Yong Yu; Xiaodong Sun; Zhengsheng Pan; Kai Wang;
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作者单位

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年(卷),期 2020(-1),-1
年度 2020
页码 -1
总页数 14
原文格式 PDF
正文语种
中图分类医学史;
关键词

机译：MIMIC-III;SEPSIS-3;机器学习;XGBoost;Logistic回归;SAPS-II分数;

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专利

1. Predicting 30-days mortality for MIMIC-III patients with sepsis-3: a machine learning approach using XGboost [J] . Nianzong Hou, Mingzhe Li, Lu He, Journal of Translational Medicine . 2020,第1期

机译：预测MIMIC-III患者的30天死亡率术语 - 3：一种使用XGBoost的机器学习方法
2. A machine learning approach to predict risk of 30-day readmission: insights from hospital experience surveys completed by patients living with chronic conditions [J] . Kemp Kyle, DSouza Adam, Quan Hude, Quality of life research: An international journal of quality of life aspects of treatment, care and rehabilitation . 2019,第Suppla1期

机译：一种机器学习方法，以预测30天的入住风险：医院体验调查的见解，患有慢性条件的患者完成
3. Sex-Specific Patterns of Mortality Predictors Among Patients Undergoing Cardiac Resynchronization Therapy: A Machine Learning Approach [J] . Márton Tokodi, Anett Behon, Eperke Dóra Merkel, Frontiers in Cardiovascular Medicine . 2021,第a期

机译：经过心脏重新同步治疗的患者的性别特异性地区死亡率预测：机器学习方法
4. A Machine Learning-Based Predictive Model for 30-Day Hospital Readmission Prediction for COPD Patients [C] . Vijay Kumar Verma, Wen-Yen Lin IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics . 2020

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5. A Modified Q-Learning Approach for Predicting Mortality in Patients Diagnosed with Sepsis [D] . Dunn, Noah Michael. 2021

机译：一种改进的Q学习方法，用于预测患有败血症患者的死亡率
6. Machine Learning Models to Predict 30-Day Mortality in Mechanically Ventilated Patients [O] . Jong Ho Kim, Young Suk Kwon, Moon Seong Baek 2021

机译：机械学习模型预测机械通风患者的30天死亡率
7. Predicting 30-day mortality of patients with pneumonia in an emergency department setting using machine-learning models [O] . Soo Yeon Kang, Won Chul Cha, Junsang Yoo, 2020

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8. Model to Predict Duration of Ventilation and 30-Day Mortality in Patients with Traumatic Injuries. [R] . Barnard, E., Bebarta, V. 2014

机译：预测创伤性损伤患者通气持续时间和30天死亡率的模型。

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