预测术后疼痛和阿片类药物使用的机器学习研究方法:叙述性审查
Dale J Langford1,2, Julia F Reichel3, Haoyan Zhong3
1Pain Prevention Research Center, Department of Anesthesiology, Critical Care & Pain Management, Hospital for Special Surgery, New York, New York, USA langfordd@hss.edu.
机器学习可以预测术后疼痛和阿片类药物使用,由数据和阿片类药物危机驱动. 未来的研究应侧重于患者报告的数据,以获得更好的临床工具.
科学领域:
- * 医学信息学 医学信息学
- * 计算生物学 * 计算生物学
- * 医疗保健服务研究研究
背景情况:
- *阿片类药物危机和慢性术后疼痛凸显了对预测工具的需求.
- *机器学习 (ML) 提供了预测术后疼痛和阿片类药物使用的潜力.
- * 数据可用性和计算能力的进步促进了ML在医疗保健中的应用.
研究的目的:
- * 审查和描述ML研究预测手术后疼痛或阿片类药物使用.
- * 确定现有的ML研究中的方法趋势和变化.
- * 为未来在这一领域的ML研究提供建议.
主要方法:
- * 对PubMed索引的文章进行了叙述性审查.
- * 两位独立评审员选了280个标题和摘要.
- *从符合纳入标准的61项研究中提取数据.
主要成果:
- * 随着时间的推移,相关出版物的数量显著增加.
- *大多数研究的重点是预测慢性术后疼痛或阿片类药物使用,通常使用骨科手术数据.
- * 在样本大小,预测因素和结果定义方面存在方法学变化.
- * 患者报告的预测因素被确定为ML模型的高度信息性.
结论:
- * 机器学习在预测术后疼痛和阿片类药物使用方面表现有前途.
- *未来的ML模型应该优先考虑包括患者报告的数据.
- *提高ML算法的性能和临床实用性对于患者护理至关重要.
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