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Several risk factors have been identified to predict worse outcomes in patients affected by SARS-CoV-2 infection. Machine learning algorithms represent a novel approach to identifying a prediction model with a good discriminatory capacity to be easily used in clinical practice. The aim of this study was to obtain a risk score for in-hospital mortality in patients with coronavirus disease infection (COVID-19) based on a limited number of features collected at hospital admission.
Machine learning for prediction of in-hospital mortality in coronavirus disease 2019 patients: results from an Italian multicenter study / Vezzoli, M., Inciardi, R.M., Oriecuia, C., Paris, S., Murillo, N.H., Agostoni, P., Ameri, P., Bellasi, A., Camporotondo, R., Canale, C., Carubelli, V., Carugo, S., Catagnano, F., Danzi, G., Dalla Vecchia, L., Giovinazzo, S., Gnecchi, M., Guazzi, M., Iorio, A., La Rovere, M.T., et al.. - In: JOURNAL OF CARDIOVASCULAR MEDICINE. - ISSN 1558-2035. - 23:7(2022), pp. 439-446. [10.2459/JCM.0000000000001329]
Machine learning for prediction of in-hospital mortality in coronavirus disease 2019 patients: results from an Italian multicenter study
Several risk factors have been identified to predict worse outcomes in patients affected by SARS-CoV-2 infection. Machine learning algorithms represent a novel approach to identifying a prediction model with a good discriminatory capacity to be easily used in clinical practice. The aim of this study was to obtain a risk score for in-hospital mortality in patients with coronavirus disease infection (COVID-19) based on a limited number of features collected at hospital admission.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.11768/193560
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
