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Non-Invasive Ventilation Failure in Pediatric ICU: A Machine Learning Driven Prediction

<b>Background/Objectives</b>: Non-invasive ventilation (NIV) has emerged as a possible first-step treatment to avoid invasive intubation in pediatric intensive care units (PICUs) due to its advantages in reducing intubation-associated risks. However, the timely identification of NIV failure is cruci...

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Salvato in:
Autori principali: Maria Vittoria Chiaruttini, Giulia Lorenzoni, Marco Daverio, Luca Marchetto, Francesca Izzo, Giovanna Chidini, Enzo Picconi, Claudio Nettuno, Elisa Zanonato, Raffaella Sagredini, Emanuele Rossetti, Maria Cristina Mondardini, Corrado Cecchetti, Pasquale Vitale, Nicola Alaimo, Denise Colosimo, Francesco Sacco, Giulia Genoni, Daniela Perrotta, Camilla Micalizzi, Silvia Moggia, Giosuè Chisari, Immacolata Rulli, Andrea Wolfler, Angela Amigoni, Dario Gregori
Natura: Artigo
Lingua:Inglês
Pubblicazione: MDPI AG 2024-12-01
Serie:Diagnostics
Soggetti:
non-invasive ventilation
NIV
NIV failure
PICU
TIPNet
machine learning
Accesso online:https://www.mdpi.com/2075-4418/14/24/2857
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