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Prediction of permanent pacemaker implantation after transcatheter aortic valve replacement:The role of machine learning

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World Journal of Cardiology 2023年第3期15卷 95-105页

作者： Pradyumna Agasthi Hasan Ashraf Sai Harika Pujari Marlene Girardo Andrew Tseng Farouk Mookadam Nithin Venepally Matthew R Buras Bishoy Abraham Banveet K Khetarpal Mohamed Allam Siva K Mulpuru MD Mackram F Eleid Kevin L Greason nirat beohar John Sweeney David Fortuin David R Jr Holmes Reza Arsanjani Department of Cardiology Mayo ClinicPhoenixAZ 85054United States Department of Internal Medicine The Brooklyn Hospital CenterBrooklynNY 11201United States Department of Biostatistics Mayo ClinicPhoenixAZ 85054United States Department of Cardiovascular Diseases Mayo ClinicRochesterMN 55905United States Department of Statistics Mayo ClinicPhoenixAZ 85054United States Department of Cardiovascular Surgery Mayo ClinicRochesterMN 55905United States Mount Sinai Medical Center Columbia UniversityMiami BeachFL 33138United States

BACKGROUND Atrioventricular block requiring permanent pacemaker(PPM)implantation is an important complication of transcatheter aortic valve replacement(TAVR).Application of machine learning could potentially be used to predict preprocedural risk for *** To apply machine learning to be used to predict pre-procedural risk for *** A retrospective study of 1200 patients who underwent TAVR(January 2014-December 2017)was performed.964 patients without prior PPM were included for a 30-d analysis and 657 patients without PPM requirement through 30 d were included for a 1-year *** the exclusion of variables with near-zero variance or≥50%missing data,167 variables were included in the random forest gradient boosting algorithm(GBM)optimized using 5-fold cross-validations repeated 10 *** receiver operator curve(ROC)for the GBM model and PPM risk score models were calculated to predict the risk of PPM at 30 d and 1 *** Of 964 patients included in the 30-d analysis without prior PPM,19.6%required PPM *** mean age of patients was 80.9±8.7 years.42.1%were *** 657 patients included in the 1-year analysis,the mean age of the patients was 80.7±*** those,42.6%of patients were female and 26.7%required PPM at 1-year *** area under ROC to predict 30-d and 1-year risk of PPM for the GBM model(0.66 and 0.72)was superior to that of the PPM risk score(0.55 and 0.54)with a P value<*** The GBM model has good discrimination and calibration in identifying patients at high risk of PPM post-TAVR.

关键词： Transcatheter aortic valve replacement Permanent pacemaker implantation Machine learning

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泰国与中国农产品贸易的竞争性与互补性研究

泰国与中国农产品贸易的竞争性与互补性研究

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作者：志远(nirat TONGKAW) 首都经济贸易大学

学位级别：硕士

泰国和中国都是世界农产品出口大国,泰中两国在亚洲农产品贸易中发挥着越来越重要的作用。特别是在2015年东盟-中国自由贸易区(ASEAN-China Free Trade Agreement,ACFTA)全面启动以来,而且2015年还是泰中两国建交40周年。伴随着泰中两... 详细信息

泰国和中国都是世界农产品出口大国,泰中两国在亚洲农产品贸易中发挥着越来越重要的作用。特别是在2015年东盟-中国自由贸易区(ASEAN-China Free Trade Agreement,ACFTA)全面启动以来,而且2015年还是泰中两国建交40周年。伴随着泰中两国之间的农产品贸易合作越来越密切,使得泰中农产品贸易迅速发展。双方由于地理很接近,资源很相似并且两国都处于经济高速发展阶段,所以双方可能在出口产品上有较大的相似性。本文从两国农产品贸易的比较优势指数(RCA)、国际市场占有率(MS)和产品相似度指数(XS),对泰中两国的农产品贸易进行实证分析。本文首先对泰国与中国的农产品贸易现状进行了比较,分析了泰中两国农产品贸易的整体情况,从贸易结构的主要出口产品以及主要出口市场,进行定性的研究方法,探讨问题实质。其次,利用巴拉萨(Balassa)提出的显示性比较优势指数(RCA)和国际市场占有率(MS),根据HS编码归类方法,由粗略到详细的不同分类标准,进行计算分析了泰国与中国的农产品贸易竞争性。第三,根据产品相似度指数(XS)对泰国与中国农产品出口相似度进行了测算,从泰国与中国主要农产品出口市场,对两国农产品出口至第三个市场的贸易互补状况进行了分析。最后,根据前面的分析和测算,本文得出结论,泰中两国间的农产品贸易以互补性为主,竞争性为辅。两国间的竞争性趋向于缓慢,互补性趋向于加强。

关键词：泰中农产品贸易产品相似度竞争性互补性

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泰国与中国水果贸易竞争性研究

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商 2015年第2期 102-102页

作者：志远首都经济贸易大学

泰中水果贸易不断发展。近年来,泰国水果出口对中国的依存程度日益增强。文章选取显示比较优势(RCA)指标对泰国和中国水果的竞争性。从研究结果发现:泰国与中国均具有优势水果,且有较明显的差异,但同时也面临着激烈的竞争。

关键词：泰国—中国水果贸易显示性比较优势指数

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