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A supervised machine-learning algorithm predicts intraoperative CSF leak in endoscopic transsphenoidal surgery for pituitary adenomas

医学 预测值 泄漏 机器学习 经蝶手术 脑脊液漏 前瞻性队列研究 垂体腺瘤 随机森林 脑脊液漏 逻辑回归 试验预测值 队列 接收机工作特性 外科 内科学 脑脊液 腺瘤 计算机科学 工程类 环境工程
作者
Leonardo Tariciotti,Giorgio Fiore,Giorgio Carrabba,Giulio Bertani,Luigi Schisano,Stefano Borsa,Emanuele Ferrante,Valerio Maria Caccavella,Pier Paolo Mattogno,Martina Giordano,Giulia Remoli,Giovanna Mantovani,Marco Locatelli
出处
期刊:Journal of Neurosurgical Sciences [Edizioni Minerva Medica]
卷期号:67 (4): 393-407 被引量:9
标识
DOI:10.23736/s0390-5616.21.05295-4
摘要

The RF classifier showed the best performance across all models selected. RF models might predict surgical outcomes in heterogeneous multimorbid and fragile populations outperforming classical statistical analyses and other ML models (SVM, ANN etc.), improving patient management and reducing preventable morbidity and additional costs.
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