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| 抗结核药物性肝损伤诊治指南(2019年版) | |
| 引用本文： | 谢琴琴, 季欢欢, 杨雅, 等. 基于机器学习构建儿童抗结核药物肝损伤风险预测模型[J]. 中国现代应用药学, 2024, 41(24): 3447-3455. DOI: 10.13748/j.cnki.issn1007-7693.20242822 |
| 作者姓名： | 谢琴琴 季欢欢 杨雅 龚美玲 贾运涛 |
| 作者单位： | 1.重庆医科大学药学院,重庆 400016;2.重庆医科大学附属儿童医院药学部,国家儿童健康与疾病临床医学研究中心,儿童发育疾病研究教育部重点实验室,儿童发育重大疾病国家国际科技合作基地,儿童感染与免疫罕见病重庆市重点实验室,重庆 400014 |
| 基金项目： | 重庆市科卫联合项目(2022ZDXM020);重庆医科大学未来医学青年创新团队发展支持计划项目(W0081);重庆医科大学研究生智慧医学专项研发计划(YJSZHYX202209) |
| 摘 要： |  采用机器学习算法构建儿童抗结核药物性肝损伤(anti-tuberculosis druginduced liver injury,ATB-DILI)风险预测模型。 选取2013年1月—2022年12月重庆医科大学附属儿童医院确诊为结核病的儿童患者为研究对象。 共纳入 |
| 关 键 词： | 儿童 抗结核治疗 抗结核药物肝损伤 机器学习 风险预测模型 |
| 收稿时间： | 2024-10-08 |
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