|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Healthcare-associated ventriculitis and meningitis in a neuro-ICU: Incidence and risk factors selected by machine learning approachстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 6 декабря 2018 г.
- Авторы: Ivan Savin, Nataliya Kurdyumova, Ksenia Ershova, Oleg Khomenko, Olga Ershova, Gleb Danilov, Michael Shifrin, Vladimir Zelman
- Журнал: Journal of Critical Care
- Том: 45
- Номер: 6
- Год издания: 2018
- Издательство: W. B. Saunders Co., Ltd.
- Местоположение издательства: United Kingdom
- Первая страница: 95
- Последняя страница: 104
- DOI: 10.1016/j.jcrc.2018.01.022
- Аннотация: 2286 patients of all ages were included, 216 of them had HAVM. The cumulative incidence of HAVM was 9.45% [95% CI 8.25–10.65]. The incidence of EVD-associated HAVM was 17.2 per 1000 EVD-days or 4.3% [95% CI 3.47–5.13] per 100 patients. Combining all three methods, we selected four important factors contributing to HAVM development: EVD, craniotomy, superficial surgical site infections after neurosurgery, and CSF leakage. The ML models performed better than regressions.We first reported HAVM incidence in a neuro-ICU in Russia. We showed that tree-based ML is an effective approach to study risk factors because it enables the identification of nonlinear interaction across factors. We suggest that the number of found risk factors and the duration of their presence in patients should be reduced to prevent HAVM.
- Добавил в систему: Ершова Ольга Николаевна
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | 10.1016j.jcrc.2018.01.022.pdf | 10.1016j.jcrc.2018.01.022.pdf | 1,2 МБ | 26 июня 2018 [glebda] |