急性下消化道出血患者预后的预测模型
http://www.100md.com
2005年4月7日
据《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。”, http://www.100md.com
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。”, http://www.100md.com