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目的:基于机器学习法建立早期预测血流感染模型，为早期诊断血流感染提供依据。方法:选择2018年1月至2018年12月于郑州大学第一附属医院住院并留取血培养1 954例患者为研究对象。根据血培养结果，将研究对象分为血流感染组和非感染组。采用随机森林模型筛选出与血流感染相关特异性指标，建立预测模型。结果:预测早期血流感染指标包括胆碱酯酶(CHE)、降钙素原(PCT)、高密度脂蛋白(HDL)、淋巴细胞百分比(Lymph
作者：王海旭；孙同文；王栋；韩冰；赵颖颖；孙俊一；赵瑞巧；宋来君
来源：中华实验外科杂志 2020 年 37卷 4期
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