Continuous sepsis trajectory prediction using tensor-reduced physiological signals

Abstract The quick Sequential Organ Failure Assessment (qSOFA) system identifies an individual’s risk to progress to poor sepsis-related outcomes using minimal variables. We used Support Vector Machine, Learning Using Concave and Convex Kernels, and Random Forest to predict an increase in qSOFA scor...

תיאור מלא

מידע ביבליוגרפי

Principais autores:	Olivia P. Alge, Joshua Pickard, Winston Zhang, Shuyang Cheng, Harm Derksen, Gilbert S. Omenn, Jonathan Gryak, J. Scott VanEpps, Kayvan Najarian
פורמט:	Artigo
שפה:	Inglês
יצא לאור:	Nature Portfolio 2024-08-01
סדרה:	Scientific Reports
גישה מקוונת:	https://doi.org/10.1038/s41598-024-68901-x
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!