基于不同人群心源性休克风险预测模型的研究现状
陈燕
艾博文
100853 北京市,中国人民解放军总医院第一医学中心麻醉科
摘要：心源性休克(CS)并发症多、病死率高,利用CS预后评分模型对患者进行准确的风险分层,早期识别高危患者,对优化分类诊治措施、改善患者结局有重要意义.近年来,新的风险预测模型和机器学习(ML)智能分析的应用较传统模型提高了对CS患者的风险分类和预后评估能力,尤其临床变量结合生物标志物的模型对CS风险预测有更高的准确性.本文对基于不同患者群体CS风险预测模型及ML模型的应用与研究现状进行综述.
关键词：心源性休克风险预测模型患者群体研究现状
分类号：R542.2+2(心脏、血管（循环系）疾病)
论文发表日期：2024-03-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 232-236 )
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