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高危住院患者深静脉血栓风险管理效果

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目的 本研究基于临床电子病历与临床辅助决策系统构建机器学习模型(AI模型),并对机器学习模型与人工Caprini量表对深静脉血栓形成(Deep vein thrombosis,DVT)风险的预测效果进行对比.方法 回顾性收集与模型建立一致的住院患者的临床变量、金标准诊断结果以及Caprini评分,比较AI模型与Caprini的受试者特征曲线下面积(AUC)、敏感性与特异性.结果 AI模型对DVT的预测效果(AUC=0.894,95％CI:0.838,0.940)显著优于Caprini量表(AUC=0.716,95％CI:0.626,0.801),P＜0.001.机器学习模型的敏感性、特异性也高于Caprini评分.结论 机器学习模型预警工具对高危住院患者DVT的预测效果较人工Caprini评分具有明显的优势,或有助于DVT的风险管理,值得在临床上推广应用.
Risk Management Effect of Deep Vein Thrombosis(DVT)Among High-Risk Hospitalized Patients

高文学、陈一玮、蔡国君、胡龙军、钱明平、杨佳芳、张戟、侯冷晨

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上海市第十人民医院,上海 200072

上海森亿医疗科技有限公司,上海 200020

Caprini 机器学习模型 高危 住院患者 深静脉血栓

上海市卫生计生委智慧医疗专项研究项目

2018ZHYL0231

2021

10.16770/J.cnki.1008-9985.2021.11.013

解放军医院管理杂志
第二军医大学

解放军医院管理杂志

CSTPCD
影响因子：0.752
ISSN：1008-9985
年,卷(期)：2021.28(11)
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