Machine Learning Algorithm Predicts Cardiac Resynchronization Therapy Outcomes: Lessons From the COMPANION Trial

Cardiac resynchronization therapy (CRT) reduces morbidity and mortality in heart failure patients with reduced left ventricular function and intraventricular conduction delay. However, individual outcomes vary significantly. This study sought to use a machine learning algorithm to develop a model to...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Circulation. Arrhythmia and electrophysiology Ročník 11; číslo 1; s. e005499
Hlavní autoři:	Kalscheur, Matthew M, Kipp, Ryan T, Tattersall, Matthew C, Mei, Chaoqun, Buhr, Kevin A, DeMets, David L, Field, Michael E, Eckhardt, Lee L, Page, C David
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.01.2018
Témata:	Aged Algorithms Cardiac Resynchronization Therapy - methods Decision Making Deep Learning Female Heart Conduction System - physiopathology Heart Failure - physiopathology Heart Failure - therapy Humans Machine Learning Male Middle Aged Predictive Value of Tests Stroke Volume - physiology Ventricular Function, Left - physiology algorithms heart failure hospitalization machine learning cardiac resynchronization therapy
ISSN:	1941-3084, 1941-3084
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!