Machine learning model for predicting in-hospital cardiac mortality among atrial fibrillation patients
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价值维度分析
domain_focus
3.5分-应用了多种机器学习算法开发预测模型，聚焦于心脏病和房颤患者的具体技术。
business_impact
0.5分-研究结果可能影响医疗决策，提高对房颤患者的早期风险判断，间接提升医疗效率。
scientific_rigor
3.0分-提及了579个临床变量，并量化了模型的准确性和召回率，提供了高质量的临床数据支持。
audience_relevance
0.5分-影响范围广泛，心脏病和房颤患者人数众多，涉及重大公共健康问题。
timeliness_innovation
1.0分-本研究为心脏死亡预测提供了新的机器学习解决方案，具有适时的临床意义。
关键证据
应用了XGBoost等算法来预测住院心脏死亡率
研究中采集了18,727名房颤患者的电子病历数据
模型在训练集上获得了0.964的曲线下面积 (AUC)