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Un algoritmo de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de una verdadera fractura de escafoides después de un traumatismo en la muñeca

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Un #algoritmo de #aprendizaje automático para estimar la probabilidad de una verdadera fractura de #escafoides después de un traumatismo en la #muñeca

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A Machine Learning Algorithm to Estimate the Probability of a True Scaphoid Fracture After Wrist Trauma – Journal of Hand Surgery (jhandsurg.org)
  • Para identificar predictores de una verdadera fractura de escafoides entre pacientes con dolor de muñeca radial después de un trauma agudo, entrene 5 algoritmos de aprendizaje automático (ML) para predecir la probabilidad de fractura de escafoides y diseñe una regla de decisión para iniciar imágenes avanzadas en pacientes de alto riesgo.
  • El algoritmo ML calculó con precisión la probabilidad de fractura del escafoides en función del dolor del escafoides en la desviación cubital, el sexo, la edad y el mecanismo de la lesión. La regla de decisión ML puede reducir el número de pacientes que se someten a imágenes avanzadas en un tercio con un pequeño riesgo de pasar por alto una fractura. Se requiere validación externa antes de la implementación.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35667955/

https://www.jhandsurg.org/article/S0363-5023(22)00190-3/fulltext

Bulstra AEJ; Machine Learning Consortium. A Machine Learning Algorithm to Estimate the Probability of a True Scaphoid Fracture After Wrist Trauma. J Hand Surg Am. 2022 Jun 3:S0363-5023(22)00190-3. doi: 10.1016/j.jhsa.2022.02.023. Epub ahead of print. PMID: 35667955.

Copyright © 2022 American Society for Surgery of the Hand. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.

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Dr. Eduardo Hernández Mendez-Villamil

 

Dr. Eduardo Hernández Mendez-Villamil / Cirugía de la Mano y Microcirugía / Ortopedia y Traumatología. Hospital Ángeles México / Agrarismo # 208 consultorio 555 Torre B Col. Escandon, Alcaldía Miguel Hidalgo C.P. 11800 Ciudad de México. Teléfonos: 43360868 y 43360869