予測モデル

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3Dスキャンに基づく新規ワークフローが組織拡張の進行を高精度に予測し、手術時期の最適化と先天性色素性母斑患者の再建成績向上に寄与することが示された。

本稿では、超音波所見とバイオマーカーを組み合わせた低侵襲の検証済み予測モデルを検討し、早産陣痛における羊膜内感染または早期分娩の高リスク女性を同定して、選択的羊水穿刺の適正化と臨床管理の向上を目指す。

術前および術後早期の包括的モデルにより、肺移植後の急性腎障害および腎代替療法の必要性が予測され、リスク層別化の改善と標的腎保護の実施が可能になります。

周術期血行動態指標を用いた機械学習モデルが、114人の患者における心臓移植後のステージ2-3急性腎障害を正確に予測し、LightGBMでAUC 0.898を達成。

本研究は、請求データと患者報告データを組み合わせた予測モデルを構築・比較し、慢性疼痛でオピオイドを使用している高齢者における初回オピオイド使用障害（OUD）または過量投与（OD）までの時間を予測した。早期介入に向けた主要リスク因子を同定している。

オランダ全国規模の研究で、初産婦の産科肛門括約筋損傷（OASI）リスクモデルが開発され、時間的な検証が行われました。両モデルは中程度の識別力を持つものの、優れた適合度を示しています。これらのモデルは、カウンセリングや予防策の対象を絞り込むのに役立つ可能性があります。

3,980人の口腔扁平上皮癌患者の多施設コホートにおいて、年齢、合併症、腫瘍部位、大きさ、臨床ステージ、生検グレードなどの術前臨床および腫瘍特徴は、補助療法の受領と強度を予測し、予測モデルのAUCは0.84でした。