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Journal of Developmental and Physical Disabilities - Caregiver support is an important contextual factor in the daily functioning of children with cerebral palsy (CP), but few studies have examined...  相似文献   
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Odontology - The purpose of this study was to investigate whether the root perforation repair with mineral aggregate-based cements affects the retention of customized fiberglass posts to bovine...  相似文献   
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Journal of Interventional Cardiac Electrophysiology - Delineate retrospectively and prospectively the incidence and characteristics of transient ST-segment elevation during transseptal puncture....  相似文献   
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Forensic Toxicology - We have developed and validated a high-sensitivity method to quantify lysergic acid diethylamide (LSD) and 2-oxo-3-hydroxy-LSD (OH-LSD) in oral fluid samples using...  相似文献   
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Odontology - To evaluate the influence of the restorative approach and aging time on dentin bond strength (BS), failure mode (FM), and bottom/top microhardness ratio (B/T) in a large dentin cavity...  相似文献   
10.

Hypoglycemia is a common occurrence in critically ill patients and is associated with significant mortality and morbidity. We developed a machine learning model to predict hypoglycemia by using a multicenter intensive care unit (ICU) electronic health record dataset. Machine learning algorithms were trained and tested on patient data from the publicly available eICU Collaborative Research Database. Forty-four features including patient demographics, laboratory test results, medications, and vitals sign recordings were considered. The outcome of interest was the occurrence of a hypoglycemic event (blood glucose?<?72 mg/dL) during a patient’s ICU stay. Machine learning models used data prior to the second hour of the ICU stay to predict hypoglycemic outcome. Data from 61,575 patients who underwent 82,479 admissions at 199 hospitals were considered in the study. The best-performing predictive model was the eXtreme gradient boosting model (XGBoost), which achieved an area under the received operating curve (AUROC) of 0.85, a sensitivity of 0.76, and a specificity of 0.76. The machine learning model developed has strong discrimination and calibration for the prediction of hypoglycemia in ICU patients. Prospective trials of these models are required to evaluate their clinical utility in averting hypoglycemia within critically ill patient populations.

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