Машинное обучение для прогнозирования делирия при черепно-мозговой травме
Модель Random Forest показала AUC 0.819 для прогнозирования делирия у пациентов с ЧМТ, выделив ИВЛ и шкалу Глазго как ключевые предикторы

Найдено 45 публикаций
Модель Random Forest показала AUC 0.819 для прогнозирования делирия у пациентов с ЧМТ, выделив ИВЛ и шкалу Глазго как ключевые предикторы
Комбинированная терапия HBOT и систематической аудиостимуляции значительно улучшает восстановление сознания и функциональные исходы у пациентов с тяжёлой черепно-мозговой травмой.
Исследование 1930 пациентов выявило прямую связь между SIRI и уровнем мочевой кислоты при острой черепно-мозговой травме, особенно у женщин и при тяжелой травме.
Исследование выявило значительные различия в оказании острой вестибулярной помощи пациентам с ЧМТ в травматологических центрах
Исследование выявило роль IGF-1 и других биомаркеров в оценке тяжести травматического повреждения мозга и когнитивного статуса
Китайские исследователи разработали машинное обучение модель с точностью 93% для определения необходимости госпитализации в ОИТ пожилых пациентов с ЧМТ
6-летний анализ показал устойчивые различия в госпитализациях при нейротравме между социально-экономическими группами в Шотландии.
Протокол систематического обзора для сравнения эффективности хирургического и консервативного лечения черепно-мозговой травмы у пациентов старше 65 лет.
Исследование показало, что Rehmannioside A из Rehmannia glutinosa подавляет активацию микроглии через MAPK/NF-κB путь, улучшая неврологические функции после травмы мозга
Исследование показало, что комбинация показателей вариабельности артериального давления и сывороточного тау-протеина улучшает прогнозирование исходов у пациентов с ЧМТ.