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骨质疏松性骨折风险预测模型研究进展
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作者 王远智 王礼宁 +5 位作者 郭杨 胡玥 张亚峰 尹恒 张春雷 马勇 《中国骨质疏松杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1518-1523,共6页
骨质疏松性骨折是骨质疏松症的严重后果,早期识别骨折高危风险,采取个性化的诊疗方案,进而降低骨折风险尤为重要。预测模型能够对骨折风险进行分层预测,对骨折的预后也具有重要意义。骨质疏松性骨折风险预测模型的研究数量众多、方法不... 骨质疏松性骨折是骨质疏松症的严重后果,早期识别骨折高危风险,采取个性化的诊疗方案,进而降低骨折风险尤为重要。预测模型能够对骨折风险进行分层预测,对骨折的预后也具有重要意义。骨质疏松性骨折风险预测模型的研究数量众多、方法不一,本文从模型构建方法的角度出发,对比传统统计学方法与机器学习算法构建预测模型的优劣,总结分析骨质疏松性骨折预测模型的研究现状,以期为临床医师决策提供有益参考。 展开更多
关键词 骨质疏松症 骨质疏松性骨折 早期诊断(识别) 机器学习 预测模型
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