目的:系统性回顾基于机器学习方法的急性肾损伤预测模型的研究现状,为探索临床早期诊疗提供参考。方法:检索PubMed、Web of Science和CNKI近10年急性肾损伤的论文,利用机器学习方法预测,进行文献筛选后重点提取预测研究的设计、数据的...
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目的:系统性回顾基于机器学习方法的急性肾损伤预测模型的研究现状,为探索临床早期诊疗提供参考。方法:检索PubMed、Web of Science和CNKI近10年急性肾损伤的论文,利用机器学习方法预测,进行文献筛选后重点提取预测研究的设计、数据的利用和预测模型的建立与评估3个方面的内容。结果:检索纳入13个国家或地区的71篇论文。54项研究为单中心回顾性研究。样本量范围为18~970869(中位数为5133),特征数量范围为10~1917(中位数为25)。实验室检查数据为常用特征。多数研究没有解决数据偏差问题(如数据缺失、样本不均衡)。仅7项研究建立动态连续预测模型。结论:利用机器学习方法预测急性肾损伤尚无法与临床诊疗深度融合。未来研究应基于优化的数据和算法,建立多中心前瞻性的融合复杂算法的动态预测模型。
目的/意义探究当前抑郁类在线健康社区(online health communities,OHC)内用户的抑郁倾向及病耻感程度,基于计划行为理论模型,探讨用户病耻感对OHC参与的影响机制,为开展抑郁症防治特色服务工作提供思路和理论支持。方法/过程线上问卷...
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目的/意义探究当前抑郁类在线健康社区(online health communities,OHC)内用户的抑郁倾向及病耻感程度,基于计划行为理论模型,探讨用户病耻感对OHC参与的影响机制,为开展抑郁症防治特色服务工作提供思路和理论支持。方法/过程线上问卷调查法收集数据,结合计划行为理论、应对方式理论、在线社会支持理论、自我效能理论构建理论模型并提出假设,采用结构方程模型法和Boostrap中介检验法对影响因素及路径进行假设检验。结果/结论抑郁类OHC中以轻度抑郁倾向用户为主。病耻感正向影响OHC参与行为。用户参与OHC所获得的情感支持并不能替代患者的现实陪伴需求,应当在现实生活中给予其更多的支持和关注,提供更多的资源和途径,帮助其尽早脱离抑郁困境。
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