Zobrazeno 1 - 10
of 307
pro vyhledávání: '"dynamic treatment regime"'
Publikováno v:
Machine Learning and Knowledge Extraction, Vol 6, Iss 3, Pp 1798-1817 (2024)
In medicine, dynamic treatment regimes (DTRs) have emerged to guide personalized treatment decisions for patients, accounting for their unique characteristics. However, existing methods for determining optimal DTRs face limitations, often due to reli
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/777d818e90b34b589d3ffecd785054c2
Publikováno v:
Journal of Causal Inference, Vol 10, Iss 1, Pp 480-493 (2022)
Estimation and evaluation of individualized treatment rules have been studied extensively, but real-world treatment resource constraints have received limited attention in existing methods. We investigate a setting in which treatment is intervened up
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/04dbd0458bd540fd8abfa42dc7cb1e41
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 78148-78158 (2022)
Dynamic Treatment Regimes (DTRs) are sets of sequential decision rules that can be adapted over time to treat patients with a specific pathology. DTR consists of alternative treatment paths and any of these treatments can be adapted depending on the
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2f40d1c4726f4744888b35b48f68d6ad
Publikováno v:
Stats, Vol 4, Iss 4, Pp 776-792 (2021)
In this paper, we consider personalized treatment decision strategies in the management of chronic diseases, such as chronic kidney disease, which typically consists of sequential and adaptive treatment decision making. We investigate a two-stage tre
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c6610224edf042b2992f67c503265946
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Penglin Ma, Jingtao Liu, Feng Shen, Xuelian Liao, Ming Xiu, Heling Zhao, Mingyan Zhao, Jing Xie, Peng Wang, Man Huang, Tong Li, Meili Duan, Kejian Qian, Yue Peng, Feihu Zhou, Xin Xin, Xianyao Wan, ZongYu Wang, Shusheng Li, Jianwei Han, Zhenliang Li, Guolei Ding, Qun Deng, Jicheng Zhang, Yue Zhu, Wenjing Ma, Jingwen Wang, Yan Kang, Zhongheng Zhang
Publikováno v:
Critical Care, Vol 25, Iss 1, Pp 1-16 (2021)
Abstract Background Septic shock comprises a heterogeneous population, and individualized resuscitation strategy is of vital importance. The study aimed to identify subclasses of septic shock with non-supervised learning algorithms, so as to tailor r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0a98551cf20246cd86560008026c8f49
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.