[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره مجله :: شماره جاری :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
بانک‌ها و نمایه‌ها::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
اخلاق در پژوهش::
برای داوران::
تسهیلات پایگاه::
تماس با ما::
هوش مصنوعی::
::
Basic and Clinical Biochemistry and Nutrition
..
DOAJ
..
CINAHL
..
EBSCO
..
IMEMR
..
ISC
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
enamad
..
:: دوره 27، شماره 5 - ( دوماه نامه 1402 ) ::
جلد 27 شماره 5 صفحات 565-559 برگشت به فهرست نسخه ها
پیش بینی عارضه آنسفالوپاتی کبدی در بیماران پیوند کبد با استفاده از‎ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در زنان میانسال فعال
بختیار ترتیبیان* ، لیلا فصیحی ، رسول اسلامی ، احمد فصیحی
گروه فیزیولوژی ورزشی، دانشکده تربیت بدنی و علوم ورزشی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران ، ba.tartibian@gmail.com
چکیده:   (1208 مشاهده)
زمینه و هدف: در بیماران پیوند کبد، بروز عوارض بعد از عمل، زمان بستری و مراقبت بیماران را طولانی‌تر و هزینه‌های درمان را افزایش می‌دهد. هدف از این مطالعه پیش بینی عارضه آنسفالوپاتی کبدی در بیماران پیوند کبد با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در زنان میانسال فعال بود.
روش‌ها: جامعه آماری شامل 652 بیمار بودند که از بین آنها، 165 زن میانسال فعال دارای علائم آنسفالوپاتی که طی سال‌های 1380-1401 پیوند کبد انجام داده بودند به صورت در دسترس وارد مطالعه شدند. از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای پیش بینی عارضه آنسفالوپاتی کبدی در بیماران پیوند کبدی و از نرم افزار مطلب برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده شد.
یافته‌ها: با استفاده از 14 ویژگی مربوط به اطلاعات آزمایشگاهی، آنتروپومتری و سبک زندگی آزمودنی‌ها، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، می‌تواند با دقت 81/2 درصد و صحت 74/6 درصد افراد با و بدون عارضه آنسفالوپاتی کبدی را پیش بینی کند.
نتیجه‌گیری: با توجه به دقت الگوریتم ماشین بردار پشتیبان روی دادهها‎‌، به نظر می‎‌رسد این سیستم بتواند با دقت بالا و با صرف کمترین هزینه پزشکان را در پیش بینی خطر عارضه آنسفالوپاتی کبدی بعد از پیوند، یاری نماید. سیستمها‎‌ی پشتیبانی تصمیم گیری مبتنی بر کامپیوتر می‎‌توانند تصمیمات بالینی ضعیف را کاهش دهند و همچنین هزینهها‎‌ی مربوط به آزمایشها‎‌ی بالینی غیرضروری را به حداقل رسانند.
واژه‌های کلیدی: پیوند کبد، آنسفالوپاتی، ‎ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، زنان میانسال
متن کامل [PDF 506 kb]   (888 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: medicine, paraclinic
دریافت: 1402/1/29 | ویرایش نهایی: 1402/9/22 | پذیرش: 1402/8/27 | انتشار: 1402/9/19
فهرست منابع
1. Da BL, Im GY, Schiano TD. Coronavirus disease 2019 hangover: a rising tide of alcohol use disorder and alcohol‐associated liver disease. Hepatology 2020;72 (3):1102-8 doi:10.1002/hep.31307 PMid:32369624
2. Tripathi DM, Vilaseca M, Lafoz E, Garcia-Caldero H, Haute GV, Fernández-Iglesias A, et al. Simvastatin prevents progression of acute on chronic liver failure in rats with cirrhosis and portal hypertension. Gastroenterology. 2018;155(5):1564-77 doi:10.1053/j.gastro.2018.07.022 PMid:30055171
3. Finotti M, Auricchio P, Vitale A, Gringeri E, Cillo U. Liver transplantation for rare liver diseases and rare indications for liver transplant. Translational Gastroenterol Hepatol. 2021;6 doi:10.21037/tgh-19-282 PMid:33824931 PMCid:PMC7829071
4. Dolcet A, Heaton N. Paediatric Liver Transplantation. Textbook of Pediatric Gastroenterology, Hepatology and Nutrition: A Comprehensive Guide to Practice 2022:1033-50 doi:10.1007/978-3-030-80068-0_76
5. Zahedi F, Fazel I. An overview of organ transplantation in Iran over three decades: with special focus on renal trans-plantation. 2009.
6. Sarin SK, Kumar M, Eslam M, George J, Al Mahtab M, Akbar SMF, et al. Liver diseases in the Asia-Pacific region: a lancet gastroenterology & hepatology commission. Lancet Gastroenterol Hepatol 2020; 5(2): 167-228 doi:10.1016/S2468-1253(19)30342-5 PMid:31852635
7. Zeng S, Li L, Hu Y, Luo L, Fang Y. Machine learning approaches for the prediction of postoperative complication risk in liver resection patients. BMC Med Inform Decision Making. 2021; 21 (1):1-10 doi:10.1186/s12911-021-01731-3 PMid:34969378 PMCid:PMC8719378
8. Nguyen M, Huard G, Tang A, Rose CF, Bemeur C. P: 69 Sarcopenia Pre-and Post-liver Transplantation: Implication for Hepatic Encephalopathy. Official J Am Coll Gastroenterol ACG. 2019;114:S36. doi:10.14309/01.ajg.0000582252.11438.f8
9. Arjunan A, Sah DK, Jung YD, Song J. Hepatic Encephalopathy and Melatonin. Antioxidants 2022; 11 (5):837 doi:10.3390/antiox11050837 PMid:35624703 PMCid:PMC9137547
10. Iranshahi MI, Amri P, Amri M. Assessment of the Therapeutic Effect of Polyethylene glycol and Lactulose in Patients with Hepatic Encephalopathy. Novel Biomed.10(1):1-8
11. Elsaid MI, John T, Li Y, Pentakota SR, Rustgi VK. The health care burden of hepatic encephalopathy. Clin Liver Dis 2020; 24(2):263-75 doi:10.1016/j.cld.2020.01.006 PMid:32245532
12. Rodenbaugh D, Vo CT, Redulla R, McCauley K. Nursing management of hepatic encephalopathy. Gastroenterol Nursi. 2020;43(2):E35-E47 doi:10.1097/SGA.0000000000000434 PMid:32251224
13. Stine JG, Soriano C, Schreibman I, Rivas G, Hummer B, Yoo E, et al. Breaking down barriers to physical activity in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Digestive Dis Sci 2021;66:3604-11 doi:10.1007/s10620-020-06673-w PMid:33098023 PMCid:PMC10321307
14. Dunn MA, Rogal SS, Duarte‐Rojo A, Lai JC. Physical function, physical activity, and quality of life after liver transplantation. Liver Transplant. 2020; 26 (5):702-8 doi:10.1002/lt.25742 PMid:32128971 PMCid:PMC8063858
15. Byambasukh O, Zelle D, Corpeleijn E. Physical activity, fatty liver, and glucose metabolism over the life course: the lifelines cohort. Official J Am Coll Gastroenterol ACG. 2019;114(6):907-15 doi:10.14309/ajg.0000000000000168 PMid:30865013
16. Pepin KJ, Cook EF, Cohen SL. Risk of complication at the time of laparoscopic hysterectomy: a prediction model built from the National Surgical Quality Improvement Program database. Am J Obstet Gynecol 2020; 223(4): 555. e1-e7 doi:10.1016/j.ajog.2020.03.023 PMid:32247844
17. Bronsert M, Singh AB, Henderson WG, Hammermeister K, Meguid RA, Colborn KL. Identification of postoperative complications using electronic health record data and machine learning. Am J Surg 2020; 220(1):114-9 doi:10.1016/j.amjsurg.2019.10.009 PMid:31635792 PMCid:PMC7183252
18. Moghadam MC, Abad EMK, Bagherzadeh N, Ramsingh D, Li G-P, Kain ZN. A machine-learning approach to predicting hypotensive events in ICU settings. Computers Biol Med 2020; 118: 103626 doi:10.1016/j.compbiomed.2020.103626 PMid:32174328
19. Majumdar J, Naraseeyappa S, Ankalaki S. Analysis of agriculture data using data mining techniques: application of big data. J Big Data 2017; 4(1):1-15 doi:10.1186/s40537-017-0077-4
20. Chipindu L, Mupangwa W, Mtsilizah J, Nyagumbo I, Zaman-Allah M. Maize kernel abortion recognition and classification using binary classification machine learning algorithms and deep convolutional neural networks. AI. 2020; 1(3):361-75 doi:10.3390/ai1030024
21. Bahrami B, Shirvani MH. Prediction and diagnosis of heart disease by data mining techniques. J Multidisciplinary Engin Sci Technol 2015; 2 (2): 164-8
22. Feltracco P, Cagnin A, Carollo C, Barbieri S, Ori C. Neurological disorders in liver transplant candidates: Pathophysiology and clinical assessment. Transplant Rev. 2017;31(3): 193-206 doi:10.1016/j.trre.2017.02.006 PMid:28284465
23. Shahraki MR, Mesgar M. Evaluation of Data Mining Algorithms for Detection of Liver Disease. Payavard Salamat. 2019;13(1):81-90
24. Jarmulski W, Wieczorkowska A, Trzaska M, Ciszek M, Paczek L. Machine learning models for predicting patients survival after liver transplantation. Comput Sci 2018; 19(2): 223 doi:10.7494/csci.2018.19.2.2746
25. Tama BA, Im S, Lee S. Improving an intelligent detection system for coronary heart disease using a two-tier classifier ensemble. BioMed Res Int 2020; 2020 doi:10.1155/2020/9816142 PMid:32420387 PMCid:PMC7201579
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Tartibian B, Fasihi L, Eslami R, Fasihi A. Prediction of hepatic encephalopathy complication in liver transplant patients using support vector machine algorithm in active middle-aged women. Feyz Med Sci J 2023; 27 (5) :559-565
URL: http://feyz.kaums.ac.ir/article-1-4861-fa.html

ترتیبیان بختیار، فصیحی لیلا، اسلامی رسول، فصیحی احمد. پیش بینی عارضه آنسفالوپاتی کبدی در بیماران پیوند کبد با استفاده از‎ الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در زنان میانسال فعال. مجله علوم پزشکی فيض. 1402; 27 (5) :559-565

URL: http://feyz.kaums.ac.ir/article-1-4861-fa.html



Creative Commons License
This open access journal is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial ۴.۰ International License. CC BY-NC ۴. Design and publishing by Kashan University of Medical Sciences.
Copyright ۲۰۲۳© Feyz Medical Sciences Journal. All rights reserved.
دوره 27، شماره 5 - ( دوماه نامه 1402 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم پزشکی فیض Feyz Medical Sciences Journal
Persian site map - English site map - Created in 0.03 seconds with 46 queries by YEKTAWEB 4700