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列线图和机器学习预测脓毒症合并深静脉血栓患者的院内死亡发生风险

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论著 | 更新时间：2025-09-26

    • 列线图和机器学习预测脓毒症合并深静脉血栓患者的院内死亡发生风险

    • Nomogram and machine learning models for predicting in-hospital mortality in sepsis patients with deep vein thrombosis

    • “最新研究构建列线图和机器学习模型，有效预测脓毒症合并DVT患者院内死亡风险，为临床决策提供量化工具。”
    • 中南大学学报(医学版) 中南大学学报(医学版)   2025年50卷第6期 页码：1013-1029
    • 作者机构：

      中南大学湘雅三医院急诊科，长沙 410013

    • 作者简介：

      段洪伟，Email: 228311092@csu.edu.cn, ORCID: 0009-0003-4060-874X

      刘怀政，主任医师，Email: lhz3385@csu.edu.cn, ORCID: 0009-0003-0131-9515

    • 基金信息：
      湖南省自然科学基金(2022JJ10099);湖南省重大专项(2020SK1010);湖南省卫生健康高层次人才重大科研专项(R2023062);汇智育才人才计划-拔尖人才支持计划(BJ202202)

    • DOI：10.11817/j.issn.1672-7347.2025.250191    

      中图分类号：

    • 收稿日期：2025-04-18，

      纸质出版日期：2025-06-28

  • 段洪伟, 刘怀政, 孙传政, 漆靖. 列线图和机器学习预测脓毒症合并深静脉血栓患者的院内死亡发生风险[J]. 中南大学学报(医学版), 2025, 50(6): 1013-1029. DOI：10.11817/j.issn. 1672-7347.2025.250191

    DUAN Hongwei, LIU Huaizheng, SUN Chuanzheng, QI Jing. Nomogram and machine learning models for predicting in-hospital mortality in sepsis patients with deep vein thrombosis[J]. Journal of Central South University. Medical Science, 2025, 50(6): 1013-1029. DOI：10.11817/j.issn.1672-7347. 2025.250191

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