威斯尼斯人8188ccIgG亚类联合机器学习算法创造临床应用新领域
浙江中医大学第一附属医院和浙江中医药大学医学技术与信息工程学院开展了一项IgG亚类联合机器学习算法评估老年新冠疾病严重程度的临床研究，该研究选择2023年1月1日至16日就诊于浙江省中医院（湖滨）的重症和非重症的老年COVID-19患者（≥60岁）103例，随机分组为训练队列（80%）和测试队列（20%），并另外收集其他院区22例病例作为外部验证队列，研究中采用IgG亚类（采用威斯尼斯人wns2299cn生产的试剂及iFlash 3000化学发光免疫分析仪）以及使用五种机器学习算法的组合来建模预测老年 COVID-19 患者的严重程度，利用曲线下面积 （AUC） 来评估这些模型的性能。研究结果表明逻辑回归算法模型预测COVID-19严重程度的预测性能高（在训练队列中，该模型的 AUC 为 0.889，而在测试队列中，该模型的 AUC 为 0.824，在外部验证队列中，新建的逻辑回归模型的AUC为0.74，且校准曲线在实际概率和预测概率之间表现出极好的一致性）。该模型有助于临床医生评估COVID-19的严重程度并减少老年患者的不良预后，具有极大的临床应用价值。
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