Multiscore Integration of GRACE, ACEF, and TIMI via Machine Learning for Risk Prediction of 6-Month Mortality in Acute Myocardial Infarction
Questo studio dimostra che un modello di apprendimento automatico che integra le variabili dei punteggi GRACE, ACEF e TIMI, ottimizzato tramite un processo di selezione delle caratteristiche a due stadi, raggiunge un'eccellente capacità discriminante per la previsione della mortalità a 6 mesi nei pazienti con infarto miocardico acuto sottoposti a PCI, identificando infine un modello parsimonioso a tre variabili (classe di Killip, LVEF e creatinina) che bilancia semplicità con una robusta performance clinica.