A gépi tanulási modell pontosan előrejelzi a preeclampsia kockázatának kitett terhes nőket

Kövesse a Drugslib-et

Lóri Solomon HealthDay Reporter

a HealthDay segítségével

2026. március 12., CSÜTÖRTÖK – A JAMA Network Openben március 6-án online közzétett tanulmány szerint az elektronikus egészségügyi nyilvántartás adatain alapuló gépi tanulási modell frissített előrejelzéseket adhat a preeclampsia kockázatáról.

Haoyang Li, Ph.D., a New York-i Weill Cornell Medicine munkatársa, kollégái pedig a longitudinális elektronikus,8 egészségügyi8 rekordadatok3 kidolgozásához (5 preeclampsia8) dolgoztak. gépi tanulási modell a preeclampsia megjelenésének dinamikus, rövid távú előrejelzésére.

A kutatók azt találták, hogy azok az egyének, akiknél preeclampsia alakult ki, idősebbek voltak (átlagéletkor: 33,0-35,0 versus 31,0-34,0 év a kohorszokban) és gyakrabban fekete bőrűek (14,8-41,8 százalék versus 6,5-21,8 százalék). A prediktív teljesítmény a terhességi kor előrehaladtával nőtt (28-ról 34 hétre), a terhesség 34. hetében érte el a csúcsot (a vevő működési jelleggörbéi alatti területek, 0,863 edzéskor és 0,808-0,834 érvényesítéskor). A pozitív prediktív értékek szintén nőttek 28 hétről (0,001-ről 0,002-re), és a 36. héten értek el csúcsot (0,046-0,057). A negatív prediktív értékek >0,993 voltak. A leginformatívabb prediktor a vérnyomás volt, míg a laboratóriumi mérések (albumin, alkalikus foszfatáz és hematológiai indexek) hozzájárultak a korábbi terhességhez, a demográfiai és szülészeti tényezők pedig később mutattak nagyobb jelentőséget.

"A preeclampsia dinamikus rövid távú előrejelzése megvalósítható volt a rutinszerűen elérhető klinikai és laboratóriumi adatok alapján" - írják a szerzők. "Ezek az eredmények azt sugallják, hogy ez a megközelítés lehetőséget kínál a korábbi beavatkozásra, és adaptálható lenne a különböző egészségügyi ellátási körülmények között."

Számos szerző felfedte kapcsolatait a biogyógyszer-iparral.

Absztrakt/Teljes szöveges fizetés

(előfizetés szükséges)

Felelősség kizárása: Az orvosi cikkekben található statisztikai adatok általános tendenciákat mutatnak be, és nem egyénekre vonatkoznak. Az egyéni tényezők nagyon eltérőek lehetnek. Mindig kérjen személyre szabott orvosi tanácsot egyéni egészségügyi döntéseihez.

Forrás: HealthDay

Elküldve : 2026-03-13 01:48

Olvass tovább

Felelősség kizárása

Minden erőfeszítést megtettünk annak érdekében, hogy a Drugslib.com által közölt információk pontosak és naprakészek legyenek - dátum, és teljes, de erre nem vállalunk garanciát. Az itt található gyógyszerinformációk időérzékenyek lehetnek. A Drugslib.com információit egészségügyi szakemberek és fogyasztók számára állítottuk össze az Egyesült Államokban, ezért a Drugslib.com nem garantálja, hogy az Egyesült Államokon kívüli felhasználás megfelelő, kivéve, ha kifejezetten másként jelezzük. A Drugslib.com gyógyszerinformációi nem támogatják a gyógyszereket, nem diagnosztizálnak betegeket, és nem ajánlanak terápiát. A Drugslib.com gyógyszerinformációi egy információs forrás, amelynek célja, hogy segítse az engedéllyel rendelkező egészségügyi szakembereket betegeik ellátásában és/vagy olyan fogyasztók kiszolgálására, akik ezt a szolgáltatást az egészségügyi szakértelem, készség, tudás és megítélés kiegészítéseként, nem pedig helyettesítőjeként tekintik. gyakorló szakemberek.

Az adott gyógyszerre vagy gyógyszerkombinációra vonatkozó figyelmeztetés hiánya semmiképpen sem értelmezhető úgy, hogy a gyógyszer vagy gyógyszerkombináció biztonságos, hatékony vagy megfelelő az adott beteg számára. A Drugslib.com nem vállal felelősséget a Drugslib.com által biztosított információk segítségével nyújtott egészségügyi ellátás egyetlen aspektusáért sem. Az itt található információk nem terjednek ki minden lehetséges felhasználásra, útmutatásra, óvintézkedésre, figyelmeztetésre, gyógyszerkölcsönhatásra, allergiás reakcióra vagy káros hatásra. Ha kérdése van az Ön által szedett gyógyszerekkel kapcsolatban, kérdezze meg kezelőorvosát, ápolónőjét vagy gyógyszerészét.

Népszerű kulcsszavak