Tree-Based Prediction of Influential Factors and Information Mining
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In minimally invasive gastrointestinal surgery (IPI), local sedative and analgesic drugs are required, and a new type of drug, "R-drug", has yet to be studied non-intervention ally. This paper analyzes and explores the vital signs, adverse effects and patient satisfaction of IPI based on the real performance data of new and traditional sedative drugs in clinical trials. In this paper, we first cleaned, coded and normalized the data, then based on multivariate visualization analysis, we found that there were significant differences between different drug groups regarding each adverse reaction, and we conducted chi-square test on different drug groups regarding each adverse reaction, and we found that there were significant differences between different drug groups regarding intra-operative adverse reactions, and only "nausea and vomiting" and "abdomen and vomiting" were found in the post-operative adverse reactions. Among the postoperative adverse reactions, only "nausea and vomiting" and "abdominal distension and abdominal pain" showed significant differences. Regarding the prediction of adverse reactions, this paper up-sampled the dataset and built a model based on the K nearest neighbor algorithm, and the classification AUC of the model on the tested dataset was above 0.92, and the confusion matrix and ROC diagram were made to visualize the specific testing of the model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle