Studies in health technology and informatics · 2025
Analysis of Factors Affecting Postoperative Delirium in General Surgery: Applying Machine Learning.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Park Mijeong, Kim Eun Mi, Lee Hyungbok
Аннотация
This study employed machine learning to predict postoperative delirium in general surgery patients using data from 2017-2023. Pre-surgical, surgical, and post-surgical variables linked to delirium risk were identified through data analysis. The XGBoost model demonstrated superior performance, achieving an accuracy of 0.92 and an AUROC of 0.94. The model offers potential for early identification of high-risk patients, facilitating personalized interventions and improved outcomes.