Thẻ
Nghiên cứu này phát triển và đánh giá các mô hình tiên lượng kết hợp thông tin lâm sàng và độc tính để dự đoán kết cục phức tạp ở bệnh nhân ICU bị ngộ độc cấp tính, cho thấy giá trị bổ sung của dữ liệu xét nghiệm so với chỉ số độc tính đơn
Một mô hình mới dựa trên machine learning cho thấy khả năng dự đoán nguy cơ tốt hơn trong bệnh cơ tim amyloid transthyretin, vượt qua các hệ thống phân giai đoạn truyền thống và hỗ trợ quản lý bệnh nhân cá thể hóa.
Bài viết trình bày một mô hình tiên lượng H-score toàn diện mới, tích hợp các yếu tố của người bệnh, bệnh và điều trị để dự đoán sống không bệnh bạch cầu sau ghép đồng loài ở bệnh bạch cầu cấp, qua đó cải thiện phân tầng nguy cơ vượt xa các
Mô hình tiên lượng mới được phát triển tích hợp dữ liệu đột biến và di truyền học để dự đoán chính xác sự sống còn của bệnh nhân AML nhận điều trị HMA/VEN, cung cấp phân loại rủi ro vượt trội thành các nhóm nguy cơ thấp, trung bình và cao v
Mức độ FT3 và FT4 thấp trong bệnh nặng mãn tính liên quan đến tỷ lệ tử vong 90 ngày tăng, hỗ trợ chức năng tuyến giáp là dấu hiệu tiên lượng quý giá và hướng dẫn can thiệp lâm sàng sớm.
