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基于随机森林算法的颈动脉狭窄患者颈动脉支架成形术后持续性低血压预测模型构建

Construction of a predictive model for persistent hypotension after carotid artery stenting in patients with carotid artery stenosis based on the random forest algorithm
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摘要 颈动脉狭窄是导致缺血性脑卒中的主要原因之一,目前颈动脉支架成形术已成为治疗颈动脉狭窄的常用方法[1]。然而,部分患者在术后会出现持续性低血压,增加了并发症及不良预后的风险[2]。因此,术后持续性低血压的风险预测成为临床关注的热点。既往研究主要集中于术中技术改进和术后管理,但在低血压风险因素的定量化分析及预测模型构建方面研究相对不足,尤其是缺乏基于机器学习算法的高效预测工具[3,4]。
作者 吴凯丽 祝芬芬 陈雪花 程国兵 WU Kaili;ZHU Fenfen;CHEN Xuehua
出处 《全科医学临床与教育》 2025年第12期1145-1147,F0003,共4页 Clinical Education of General Practice
基金 衢州市级指导性科技攻关项目(2023ZD061)。
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