Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 2 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM101539
035-os BibID:
(Cikkazonosító)7827 (WOS)000795163100024 (Scopus)85130054194 (PMID)35552440
Első szerző:
Kiss Szabolcs
Cím:
Early prediction of acute necrotizing pancreatitis by artificial intelligence : a prospective cohort-analysis of 2387 cases / Szabolcs Kiss, József Pintér, Roland Molontay, Marcell Nagy, Nelli Farkas, Zoltán Sipos, Péter Fehérvári, László Pecze, Mária Földi, Áron Vincze, Tamás Takács, László Czakó, Ferenc Izbéki, Adrienn Halász, Eszter Boros, József Hamvas, Márta Varga, Artautas Mickevicius, Nándor Faluhelyi, Orsolya Farkas, Szilárd Váncsa, Rita Nagy, Stefania Bunduc, Péter Jenő Hegyi, Katalin Márta, Katalin Borka, Attila Doros, Nóra Hosszúfalusi, László Zubek, Bálint Erőss, Zsolt Molnár, Andrea Párniczky, Péter Hegyi, Andrea Szentesi, Hungarian Pancreatic Study Group
Dátum:
2022
ISSN:
2045-2322
Megjegyzések:
Pancreatic necrosis is a consistent prognostic factor in acute pancreatitis (AP). However, the clinical scores currently in use are either too complicated or require data that are unavailable on admission or lack sufficient predictive value. We therefore aimed to develop a tool to aid in necrosis prediction. The XGBoost machine learning algorithm processed data from 2,387 patients with AP. The confidence of the model was estimated by a bootstrapping method and interpreted via the 10th and the 90th percentiles of the prediction scores. Shapley Additive exPlanations (SHAP) values were calculated to quantify the contribution of each variable provided. Finally, the model was implemented as an online application using the Streamlit Python-based framework. The XGBoost classifier provided an AUC value of 0.757. Glucose, C-reactive protein, alkaline phosphatase, gender and total white blood cell count have the most impact on prediction based on the SHAP values. The relationship between the size of the training dataset and model performance shows that prediction performance can be improved. This study combines necrosis prediction and artificial intelligence. The predictive potential of this model is comparable to the current clinical scoring systems and has several advantages over them.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Scientific Reports. - 12 : 1 (2022), p. 1-1. -
További szerzők:
Pintér József (1930-) (urológus)
Molontay Roland
Nagy Marcell
Farkas Nelli
Sipos Zoltán (1988-) (vegyész, angol-magyar szakfordító)
Fehérvári Péter
Pecze László
Földi Mária
Vincze Áron
Takács Tamás (Szeged)
Czakó László
Izbéki Ferenc
Halász Adrienn
Boros Eszter
Hamvas József
Varga Márta
Mickevicius, Artautas
Faluhelyi Nándor
Farkas Orsolya
Váncsa Szilárd
Nagy Rita
Bunduc, Stefania
Hegyi Péter Jenő (belgyógyász)
Márta Katalin
Borka Katalin
Doros Attila
Hosszúfalusi Nóra
Zubek László (1970-) (aneszteziológus és intenzív terápiás, kardiológus, oxyológus)
Erőss Bálint
Molnár Zsolt (Pécs, aneszteziológus)
Párniczky Andrea (gyermekgyógyász)
Hegyi Péter (pszichológus)
Szentesi Andrea
Papp Mária (1975-) (belgyógyász, gasztroenterológus)
Vitális Zsuzsanna (1963-) (belgyógyász, gasztroenterológus)
Hungarian Pancreatic Study Group
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
DOI
Borító:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM103703
035-os BibID:
(cikkazonosító)2131 (Scopus)85130241509 (WoS)000803398400001
Első szerző:
Nagy Rita
Cím:
In-Hospital Patient Education Markedly Reduces Alcohol Consumption after Alcohol-Induced Acute Pancreatitis / Nagy Rita, Ocskay Klementina, Váradi Alex, Papp Mária, Vitális Zsuzsanna, Izbéki Ferenc, Boros Eszter, Gajdán László, Szentesi Andrea, Erőss Bálint, Hegyi Péter Jenő, Vincze Áron, Bajor Judit, Sarlos Patricia, Mikó Alexandra, Márta Katalin, Pécsi Dániel, Párniczky Andrea, Hegyi Péter
Dátum:
2022
ISSN:
2072-6643
Megjegyzések:
Although excessive alcohol consumption is by far the most frequent cause of recurrent acute pancreatitis (AP) cases, specific therapy is still not well established to prevent recurrence. Generally, psychological therapy (e.g., brief intervention (BI)) is the cornerstone of cessation programs; however, it is not yet widely used in everyday practice. We conducted a post-hoc analysis of a prospectively collected database. Patients suffering from alcohol-induced AP between 2016 and 2021 received 30 min BI by a physician. Patient-reported alcohol consumption, serum gamma-glutamyl-transferase (GGT) level, and mean corpuscular volume (MCV) of red blood cells were collected on admission and at the 1-month follow-up visit to monitor patients' drinking habits. Ninety-nine patients with alcohol-induced AP were enrolled in the study (mean age: 50 ? 11, 89% male). A significant decrease was detected both in mean GGT value (294 ? 251 U/L vs. 103 ? 113 U/L, p < 0.001) and in MCV level (93.7 ? 5.3 U/L vs. 92.1 ? 5.1 U/L, p < 0.001) in patients with elevated on-admission GGT levels. Notably, 79% of the patients (78/99) reported alcohol abstinence at the 1-month control visit. Brief intervention is an effective tool to reduce alcohol consumption and to prevent recurrent AP. Longitudinal randomized clinical studies are needed to identify the adequate structure and frequency of BIs in alcohol-induced AP
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Nutrients. - 14 : 10 (2022), p. 1-9. -
További szerzők:
Ocskay Klementina
Váradi Alex (1991-) (biológus)
Papp Mária (1975-) (belgyógyász, gasztroenterológus)
Vitális Zsuzsanna (1963-) (belgyógyász, gasztroenterológus)
Izbéki Ferenc
Boros Eszter
Gajdán László
Szentesi Andrea
Erőss Bálint
Hegyi Péter Jenő (belgyógyász)
Vincze Áron
Bajor Judit
Sarlós Patrícia
Mikó Alexandra
Márta Katalin
Pécsi Dániel
Párniczky Andrea (gyermekgyógyász)
Hegyi Péter (pszichológus)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.