The Development of Machine Learning Algorithms to Identify Perioperative Adverse Events Using Real-world Data
The Development of Machine Learning Algorithms to Identify Perioperative Adverse Events Using Real-world Data
使用真实数据识别围手术期不良事件的机器学习算法的开发
批准号：
471987
负责人：
Wu Guosong
金额：
$6.56万
依托单位：
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Fellowship Programs
财政年份：
2022
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2022-10-01 至 2024-10-01
中文摘要
翻译
在加拿大，十分之一的患者在住院期间经历不良事件(AEs)。超过一半的AEs与手术有关。在加拿大，医院AEs的经济负担估计为11亿美元，重要的是，大多数AEs是可以预防的
英文摘要
In Canada, one in ten patients experiences adverse events (AEs) during hospitalization. Over half of AEs are related to surgery. The economic burden of hospital AEs were estimated to be 1.1 billion dollars in Canada, importantly, most of AEs are preventab
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