ChiCTR2300079175
正在进行
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2023-12-26
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无痛胃镜检查患者镇静相关不良事件
基于可解释机器学习算法预测无痛胃镜检查患者镇静相关不良事件
基于可解释机器学习算法预测无痛胃镜检查患者镇静相关不良事件
本研究的目的是构建一个基于可解释性XGBoost机器学习算法的预测模型，该模型能够根据患者自身特征、操作过程和麻醉情况等数据，准确地识别出无痛胃镜检查中高风险患者，并给出相应的预防措施和干预建议。与传统的机器学习模型不同，本研究强调模型的可解释性，即能够清楚地说明模型是如何做出预测的，以及每个特征对预测结果的贡献程度。为此，本研究采用了SHAP作为可解释性工具，通过计算每个特征值的SHAP值，来反映特征值对预测结果的影响方向和大小。
队列研究
探索性研究/预试验
None
None
温州市科技局基础性科研项目（项目号：Y2023965）
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1000
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2024-01-01
2024-07-31
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(1) 18周岁以上； (2) ASA麻醉风险Ⅰ ~ Ⅱ级； (3) 择期胃镜检查的适应症患者； (4) 能够接受丙泊酚镇静的患者。；
请登录查看(1) 睡眠呼吸暂停综合征患者； (2) 气道管理困难患者； (3) 胃排空功能障碍明显者； (4) 消化道急性出血者； (5) 神经精神疾病患者； (6) 孕妇； (7) 对蛋黄或大豆油过敏者(可能对丙泊酚过敏)； (8) 不同意签署知情同意书的患者。；
请登录查看温州市中西医结合医院
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