【98th】基于⚡SEER数据库⚡应用新型机器学习框架预测⚡男性非转移性前列腺癌⚡特异性死亡率⚡,使用监测流行病学和最终结果 53:21 【97th】⚡数字创业⚡中的⚡开源⚡合作 13:30 【70th】利用⚡️机器学习⚡️和⚡️facebook评论⚡️评估马来西亚公立医院患者的⚡️服务质量感知...
方法:基于监测,流行病学和最终结果(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库进行了回顾性队列研究.采用单因素和多因素Cox比例风险模型对影响总生存期(Overall survival,OS)的因素进行调查,利用Fine-Gray检验构建竞争风险模型对影响特异性死亡率因素进行调查,结果显示为95%可信区间(Confidence Interval,...