Development and interpretation of an XGBoost-based model for predicting prolonged ICU stay in patients with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease
Questo studio ha sviluppato e interpretato un modello basato su XGBoost utilizzando indicatori di ammissione per prevedere accuratamente la prolungata degenza in terapia intensiva nei pazienti con riacutizzazione acuta di broncopneumopatia cronica ostruttiva, identificando fibrinogeno, troponina I, PaCO2, cardiopatia polmonare cronica e proteina C-reattiva come predittori chiave per guidare interventi clinici individualizzati.