骨质疏松性髋部骨折结局预测的AI/ML模型系统评价与Meta分析
系统评价与Meta分析提示,人工智能与机器学习模型对髋部骨折后结局(尤其死亡)具有中等至较强的区分能力,但外部验证不一致、校准报告有限,整体尚不足以支持临床常规应用。 PRISMA依从的系统评价,已在PROSPERO注册(CRD420261414142);检索PubMed、Ovi
系统评价与Meta分析提示,人工智能与机器学习模型对髋部骨折后结局(尤其死亡)具有中等至较强的区分能力,但外部验证不一致、校准报告有限,整体尚不足以支持临床常规应用。 PRISMA依从的系统评价,已在PROSPERO注册(CRD420261414142);检索PubMed、Ovi
该系统评价与Meta分析提示,针对中国糖尿病患者低血糖的机器学习预测模型总体具有较好的区分度,合并AUC为0.90,但作者指出该领域仍处早期,方法学局限与验证不足普遍存在。 研究为系统评价与Meta分析,检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochran
在常规诊疗中,将AI心电图筛查加入常规照护可提高新发低射血分数(≤50%)的检出(RR 1.36,95% CI 1.12–1.64),且未明显增加超声心动图转诊;证据档位A。 系统评价与Meta分析,方案于PROSPERO注册(CRD420261287652),检索PubMed、
结论:左背外侧前额叶高频rTMS可能改善抑郁伴失眠患者的睡眠质量与抑郁症状,安全性未见明显差异;作者将其证据确定性定为极低至低,属探索性发现。 设计:系统评价与Meta分析,纳入7项随机对照试验、共709例(对照组342例,rTMS组367例),干预均为靶向左背外侧前额叶的高频r