患者の結果 に関する最新の記事

HBPのレベルは、重度の外傷の場合に細菌感染を予測するかもしれない。

女性はCABG後の院内死亡率が高い、特に60歳以上だね。

この記事では、ディープラーニングが医療の生存分析における予測をどのように改善するかについて探ります。

研究によると、人種や民族グループにおいてTTSの結果に大きな違いがあることが明らかになった。

新しいモデルが人工呼吸器を使っているICU患者の予後を予測するんだ。

手術後の癌の再発率に影響を与える重要な要素が強調されてるよ。

研究はEDとICUの患者の鎮静レベルを分析してるよ。

新しい方法が健康研究の因果推論を改善するために、さまざまなデータソースを組み合わせてるよ。

敗血症患者におけるトロポニンレベルと死亡率の関係を調査した研究。

この研究は、いくつかの登録データを通じてさまざまな全人工股関節インプラントの再手術リスクを評価しているよ。

大きな梗塞の脳卒中治療におけるEVTの効果を評価する。

CSA-Netは医療画像のセグメンテーション精度を向上させ、診断能力を強化するんだ。

AIツールが緑内障の紹介と患者の結果を改善する。

研究によると、MLKLブロッキングとHHTを組み合わせた大腸癌の治療法が期待できるんだって。

新しい方法で臨床試験の効率と信頼性が向上する。

研究が明らかにしたのは、免疫細胞とびまん性大B細胞リンパ腫の間の複雑な相互作用。

新しい方法が外部データソースを使って医療予測を強化するよ。

研究が腫瘍の成長率とがん治療における患者の生存結果の関連を示している。

研究では、股関節骨折患者の病院死亡率を予測するための機械学習モデルが探求されている。

新しい方法が医療結果の予測精度と公平性を向上させる。

共同モデルは、嚢胞性線維症患者の結果や健康イベントに関する洞察を提供する。

革新的なアプローチを使って、さまざまな人々の間で治療効果とその変動を調査する。

病院でのEVTの量が増えると、患者の回復率が良くなる。

研究が化学療法がDNAの変化や生殖健康に与える影響を明らかにした。

外部結節の同定の難しさとそれが治療に与える影響を調べる。

ある研究が臓器移植患者の主な死因を明らかにした。

研究は、代謝が癌のCAR-T細胞療法の成功にどのように影響するかを探求している。

この研究は、効果的な機械学習技術を使って敗血症の死亡率予測を改善してるよ。

ポリハザードモデルを使って患者の生存を調べることで、データの正確性と治療判断が向上するよ。

新しい治療法が進行した大腸がん患者に希望をもたらしてるよ。

グロッタバーは、脳卒中患者の回復結果について詳しい情報を提供してるよ。

この研究は、多発性骨髄腫におけるT細胞の挙動とその治療への影響を探っている。

新しい研究が、免疫細胞が乳がん患者の結果にどう影響するかを明らかにしたよ。

情報借用を通じてバスケット試験を強化する方法を検討中。

電子健康記録の欠損データにおける治療効果の推定方法を検討中。

研究が、病院での敗血症に関連する死亡を予測する新しいモデルを紹介してる。

既存データを使って患者治療効果を分析する方法。

画像分析を通じてがん治療の予測を向上させる方法。

新しい方法が膝の変形性関節症の重症度評価を強化して、より良い結果につながるよ。

機能的アプローチを使った生存データ分析の新しい方法。