arXiv · cs.AI · Erik Aerts, Annika Rosengren, Martin Lindgren, Martin Adiels, Yinan Yu, Helen S\"oland · 7 小时前模型评分30
心衰患者全因死亡预测工具的系统综述：56 项模型研究
Development of tools for all-cause mortality prediction in heart failure patients: a systematic review
导读
一项系统综述筛查 2009 年至 2026 年初的 1516 篇文献，纳入 56 项心衰患者全因死亡预测模型研究，发现机器学习与深度学习模型使用增多、传统统计方法减少。64% 的开发队列心衰定义不明，仅 23% 的研究报告了外部验证，提示研究设计与报告亟需标准化。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We conducted a systematic review of mortality prediction models published between 2009 to the start of 2026 searching three databases (PubMed, IEEE and Scopus) for studies predicting all-cause mortality over a 1-60 months prediction horizon among patients with heart failure.”
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