החוקרים השתמשו בטכניקת למידת מכונות המכונה ניתוח יער אקראי ומצאו כי היא ביצעה באופן משמעותי את השיטות המסורתיות בחיזוי אילו חולים מאושפזים בשחמת נמצאים בסיכון למוות, כך עולה ממאמר חדש שפורסם בפורסם גסטרואנטרולוגיהו
זה נותן לנו כדור בדולח – זה עוזר לצוותי בתי חולים, מרכזי השתלות, שירותי GI ושירותי טיפול נמרץ לשלוש ולתעדף חולים בצורה יעילה יותר. "
ד"ר יסמוהן ס. באג'ג ', המחבר המקביל של המחקר
ממצאי מפתח:
- נתונים שניתחו מ- 121 בתי חולים ברחבי העולם, שהיו חלק מהקונסורציום המנקה.
- המודל ביצע בעקביות הן במדינות בעלות הכנסה גבוהה ונמוך.
- זה אושר באמצעות נתוני הוותיקים של ארה"ב הלאומית ונשאר מדויק.
- הכלי שמר על ביצועים חזקים גם כשהוא מוגבל ל -15 משתני מפתח בלבד.
- המטופלים היו מקובצים במדויק לקטגוריות בסיכון גבוה ובסיכון נמוך, מה שהפך את המודל להרחבה ומעשי קליני.
חקור את המודל בפעולה כאן: https://silveys.shinyapps.io/app_cleared/.
מאמר זה הוא אחד משלושה מחקרים שפורסמו לאחרונה בנושא זה בכתבי העת של האגודה האמריקאית לגסטרואנטרולוגיה. האחת הייתה הצהרת קונצנזוס עולמית על כשלים באיברים, כולל כבד בחולי שחמת, בעוד שהמחקר השני זיהה סמני דם ספציפיים וסיבוכים המשפיעים על הסיכון למוות בבית חולים, תוך התמקדות בסמנים ביולוגיים של אי ספיקת כבד.
"מחלות כבד היא אחת הגורמים המוערכים ביותר למוות ברחבי העולם – אלכוהול, דלקת כבד נגיפית ואבחנות מאוחרות הם נהגים מרכזיים", אמר באג'ג '. "כשמישהו מאושפז, זה לעתים קרובות בגלל שהכל במעלה הזרם – מניעה, סינון, טיפול ראשוני – כבר נכשל."
