原文服务方: 全科护理       
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目的:系统评价脑卒中复发的风险预测模型,以期为护理实践提供参考。方法:检索the Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase、CINAHL、PsycINFO、中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知网、万方数据库、维普数据库中有关脑卒中复发风险预测模型的文献,检索时限为建库至2022年9月。由2名研究者按照纳入和排除标准独立筛选文献并进行资料提取,再根据预测模型研究的偏倚风险评估工具(PROBAST)对纳入的文献进行质量评价。结果:共纳入10篇脑卒中复发风险预测模型研究,10项研究的受试者工作特征曲线下面积为0.640~0.861,其中7项研究评估了模型的校准度,模型的一致性较好。10项研究均存在一定的偏倚风险,主要的原因为对预测因子的评估未报告或未使用盲法、未报告缺失数据或对缺失数据处理不当、预测因子的筛选方法不当等。结论:脑卒中复发风险预测模型研究仍处于发展阶段,未来的研究应按照PROBAST构建高质量模型,以减少偏倚,同时进行内部和外部验证,促进模型的临床转化和应用。
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综述
基于大数据的脑卒中复发预测模型的构建
脑卒中
复发
大数据
机器学习
集成学习算法
危险因素
预测模型
原型系统
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 脑卒中复发风险预测模型的系统评价
来源期刊 全科护理 学科
关键词 脑卒中 复发 风险预测模型 系统评价
年,卷(期) 2024,(22) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 22-26
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
脑卒中
复发
风险预测模型
系统评价
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
全科护理
半月刊
1674-4748
14-1349/R
16开
太原解放南路55号
2003-01-01
中文
出版文献量(篇)
33805
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