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手术部位感染(SSI)预测模型的可解释性和成本效益最大化使用特征特定的正则化逻辑回归术前时间数据。(英语) Zbl 1423.92095
摘要:本研究提出了一种新的解决手术部位感染(SSI)分类问题的方法。传统上,特征工程是解决复杂分类问题最重要的步骤之一,尤其是在时态数据的情况下。所描述的新方法基于对三个时态窗口中记录的时态数据的抽象。最大似然L1常模(lasso)正则化用于惩罚logistic回归,根据截至手术当天的可用患者血液检测结果预测手术部位感染的发生。通过引入取决于验血价格的惩罚因子和限制预测建模中使用的最大选择特征数的早期停止参数,将预测因子(血液测试)的先验知识整合到建模中。最后,论证了提高解释性和成本效益的解决方案。通过重复的保留交叉验证,基线C反应蛋白(CRP)分类器的平均AUC为0.801,而我们最好的完整lasso模型的平均AUC为0.956。对于全套索模型,最大特征数限制为20个特征,AUC为0.967,获得了最佳模型测试结果。所提出的模型不仅可以支持领域专家的决策,而且可以证明对改善SSI发生的预测是非常宝贵的,甚至可以帮助制定术前SSI预防和监测领域的新指南。
理学硕士:
92C50 医疗应用(通用)
第62页 统计学在生物学和医学科学中的应用;荟萃分析
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全文: 内政部
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