【摘 要】
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目的 系统评价采用机器学习(machine learning,ML)的心脏骤停(cardiac arrest,CA)早期临床预测模型的预测价值.方法 计算机检索PubMed、EMbase、WanFang Data和CNKI数据库,搜集关于ML用于CA预测的研究,检索时限均从2015年1月至2021年2月.由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,评价不同模型的诊断准确性和比较受试者工作特征曲线下面积(AUC).结果 共纳入38个研究.在数据来源方面,13篇研究数据来源于开源数据库,25
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230601;安徽医科大学第二附属医院重症医学二科,心肺复苏与危重病实验室 合肥230601
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目的 系统评价采用机器学习(machine learning,ML)的心脏骤停(cardiac arrest,CA)早期临床预测模型的预测价值.方法 计算机检索PubMed、EMbase、WanFang Data和CNKI数据库,搜集关于ML用于CA预测的研究,检索时限均从2015年1月至2021年2月.由2名研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,评价不同模型的诊断准确性和比较受试者工作特征曲线下面积(AUC).结果 共纳入38个研究.在数据来源方面,13篇研究数据来源于开源数据库,25篇文章回顾性收集了患者资料,其中直接预测CA的文章有21篇,预测CA相关性心律失常的文章有3篇,预测心源性猝死的文章有9篇.共有51种模型被采用,其中使用频次最高的ML算法为人工神经网络(n=11),其次为随机森林(n=9)和支持向量机(n=5).使用频次最高的输入特征为心电图参数(n=20),其次为年龄(n=12)和心率变异率(n=10).共有6个研究比较了ML与其他经典统计学模型的预测价值,且ML模型的AUC值普遍高于经典统计学模型.结论 现有证据表明,ML可更准确地预测CA的发生,在特定情况下ML的预测性能优于传统统计学模型.
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