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  1. A comparison of statistical and connectionist models for the prediction of chronicity in a surgical intensive care unit.

    Article - En anglais

    Objective

    To compare statistical and connectionist models for the prediction of chronicity which is influenced by patient disease and external factors.

    Design

    Retrospective development of predictive criteria and subsequent prospective testing of the same predictive criteria, using multiple logistic regression and three architecturally distinct neural network; revision of predictive criteria.

    Setting

    Surgical intensive care unit (ICU) equipped with a clinical information system in a +-1000-bed university hospital.

    Patients

    Four hundred ninety-one patients with ICU length of stay 3 beys who survived at least an additional 4 days.

    Mots-clés Pascal : Hospitalisation, Unité soin intensif, Postopératoire, Durée, Prédiction, Modèle statistique, Réseau neuronal, Homme, Connexionnisme, Service hospitalier, Modèle connexioniste

    Mots-clés Pascal anglais : Hospitalization, Intensive care unit, Postoperative, Duration, Prediction, Statistical model, Neural network, Human, Connectionism, Hospital ward

    Logo du centre Notice produite par :
    Inist-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et Technique

    Cote : 94-0450785

    Code Inist : 002B28F. Création : 199406.