دوره 11، شماره 3 - ( 9-1403 )
جلد 11 شماره 3 صفحات 243-229 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Kanani S, Mahdavi I, Ziaie N, Rahimpour Cami B. Identification of Important Features to Predict 30-Day Mortality in Heart Failure Patients with Cardiogenic Shock. jhbmi 2024; 11 (3) :229-243
URL: http://jhbmi.ir/article-1-877-fa.html
URL: http://jhbmi.ir/article-1-877-fa.html
کنعانی شیوا، مهدوی ایرج، ضیایی نغمه، رحیم پور کامی باقر. شناسایی ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی مرگ و میر 30 روزه بیماران نارسایی قلبی دارای شوک کاردیوژنیک. مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی. 1403; 11 (3) :229-243
دانشجوی دکتری مهندسی صنایع، دانشگاه علوم و فنون بابل، بابل، ایران
چکیده: (59 مشاهده)
مقدمه: بیماری قلبی یکی از علل اصلی مرگ‌ومیر است و پیش‌بینی می‌شود تا سال 2030 مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های قلبی- عروقی به 23/3 میلیون نفر افزایش یابد. نارسایی قلبی و شوک کاردیوژنیک سهم بالایی از این مرگ‌ومیرها دارند و به‌عنوان اورژانس پزشکی نیازمند درمان به‌موقع هستند. هدف این پژوهش، پیش‌بینی سریع مرگ در بیماران نارسایی قلبی با شوک کاردیوژنیک با استفاده از ویژگی‌های کمتر است.
روش کار: این پژوهش به روش تحلیلی - مقطعی با نمونه‌گیری تمام شماری صورت گرفت. داده‌های 201 بیمار قلبی بالای 18 سال که در سال 2020 در بیمارستان روحانی بابل دچار شوک کاردیوژنیک شده بودند، بررسی شدند. از 34 ویژگی مانند سن، سابقه جراحی قلب باز، pH، لاکتات، دیابت و فشارخون استفاده شد و مرگ یک‌ماهه از طریق تماس تلفنی بررسی شد. برای پیش‌بینی مرگ از رگرسیون لجستیک و الگوریتم GBM استفاده شد.
یافته ها: میانگین سن بیماران 69/44±15/71 سال بود. از این تعداد، 47/7 درصد فوت کردند. چهار ویژگی شامل سن، لاکتات، دیابت و گیجی به‌عنوان مهم‌ترین ویژگی‌ها انتخاب شدند. با یک سال افزایش در سن، احتمال مرگ 7 درصد افزایش می‌یابد. احتمال مرگ در افراد دیابتی بیش از دوبرابر است. گیجی خطر مرگ را 4 برابر و افزایش لاکتات خطر مرگ را 1/5 برابر افزایش می‌دهد.
نتیجه‌گیری: نتایج نشان داد انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی مرگ بیماران نارسایی قلبی با شوک کاردیوژنیک با رگرسیون لجستیک و الگوریتم GBM امکان‌پذیر است و می‌تواند به بهبود برنامه‌های ارجاع درمانی و کاهش هزینه‌های پزشکی کمک کند.
روش کار: این پژوهش به روش تحلیلی - مقطعی با نمونه‌گیری تمام شماری صورت گرفت. داده‌های 201 بیمار قلبی بالای 18 سال که در سال 2020 در بیمارستان روحانی بابل دچار شوک کاردیوژنیک شده بودند، بررسی شدند. از 34 ویژگی مانند سن، سابقه جراحی قلب باز، pH، لاکتات، دیابت و فشارخون استفاده شد و مرگ یک‌ماهه از طریق تماس تلفنی بررسی شد. برای پیش‌بینی مرگ از رگرسیون لجستیک و الگوریتم GBM استفاده شد.
یافته ها: میانگین سن بیماران 69/44±15/71 سال بود. از این تعداد، 47/7 درصد فوت کردند. چهار ویژگی شامل سن، لاکتات، دیابت و گیجی به‌عنوان مهم‌ترین ویژگی‌ها انتخاب شدند. با یک سال افزایش در سن، احتمال مرگ 7 درصد افزایش می‌یابد. احتمال مرگ در افراد دیابتی بیش از دوبرابر است. گیجی خطر مرگ را 4 برابر و افزایش لاکتات خطر مرگ را 1/5 برابر افزایش می‌دهد.
نتیجه‌گیری: نتایج نشان داد انتخاب ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی مرگ بیماران نارسایی قلبی با شوک کاردیوژنیک با رگرسیون لجستیک و الگوریتم GBM امکان‌پذیر است و می‌تواند به بهبود برنامه‌های ارجاع درمانی و کاهش هزینه‌های پزشکی کمک کند.
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل |
موضوع مقاله:
هوش مصنوعی در حوزه سلامت
دریافت: 1403/4/23 | پذیرش: 1403/8/19
دریافت: 1403/4/23 | پذیرش: 1403/8/19
فایل صوتی [MP3 827 KB] (0 دریافت)
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
