收回:基于机器学习算法在重症监护室医院获得的压力损伤的风险预测

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 机器学习应用 机器学习应用
• 临床风险预测预测

背景情况:

• 医院获得的压力损伤 (HAPI) 是重症监护室 (ICU) 的一个重大问题.
• 预测模型可以帮助早期干预和预防HAPI的预防策略.
• 机器学习 (ML) 为开发复杂的预测算法提供了潜力.

研究的目的:

• 开发和验证用于预测ICU患者HAPI风险的机器学习算法.
• 确定导致ICU环境中HAPI发展的关键风险因素.

主要方法:

• 对ICU患者数据进行了回顾性分析.
• 开发了一个机器学习模型来预测HAPI风险.
• 模型性能使用标准指标进行评估.

主要成果:

• 该研究提出了一种机器学习算法,用于在ICU中预测HAPI风险.
• 该算法确定了特定的风险因素 (撤回通知中没有提供细节).

结论:

• 由于受损的同行评审过程,该杂志和出版商已经撤回了这篇文章.
• 作者不同意撤回决定.