کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10344543 | 697850 | 2013 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian Decision Trees for predicting survival of patients: A study on the US National Trauma Data Bank
ترجمه فارسی عنوان
درخت تصمیم گیری بیزی برای پیش بینی بقای بیماران: مطالعه در مورد بانک اطلاعاتی تروما ملی ایالات متحده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی بیزی، احتمال زنده ماندن، زنجیره مارکوف مونت کارلو، درخت طبقه بندی، مراقبت تروما،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Trauma and Injury Severity Score (TRISS) models have been developed for predicting the survival probability of injured patients the majority of which obtain up to three injuries in six body regions. Practitioners have noted that the accuracy of TRISS predictions is unacceptable for patients with a larger number of injuries. Moreover, the TRISS method is incapable of providing accurate estimates of predictive density of survival, that are required for calculating confidence intervals. In this paper we propose Bayesian inference for estimating the desired predictive density. The inference is based on decision tree models which split data along explanatory variables, that makes these models interpretable. The proposed method has outperformed the TRISS method in terms of accuracy of prediction on the cases recorded in the US National Trauma Data Bank. The developed method has been made available for evaluation purposes as a stand-alone application.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 111, Issue 3, September 2013, Pages 602-612
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 111, Issue 3, September 2013, Pages 602-612
نویسندگان
Vitaly Schetinin, Livia Jakaite, Janis Jakaitis, Wojtek Krzanowski,