Including urinary output to define AKI enhances the performance of machine learning models to predict AKI at admission

医学 急性肾损伤 尿量 肌酐 预测建模 重症监护室 重症监护医学 预测值 试验预测值 内科学 机器学习 计算机科学
作者
Emma Schwager,Stephanie Lanius,Erina Ghosh,Larry J. Eshelman,Kalyan S. Pasupathy,Erin F. Barreto,Kianoush Kashani
出处
期刊:Journal of Critical Care [Elsevier BV]
卷期号:62: 283-288 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.jcrc.2021.01.003
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