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Machine learning as a tool predicting short-term postoperative complications in Crohn’s disease patients undergoing intestinal resection: What frontiers?

引用

World Journal of Gastrointestinal Surgery 2024年第9期16卷 2755-2759页

作者： Raffaele Pellegrino Antonietta Gerarda Gravina Division of Hepatogastroenterology Department of Precision MedicineUniversity of Campania Luigi VanvitelliNaples 80138Italy

The recent study,“Predicting short-term major postoperative complications in intestinal resection for Crohn’s disease:A machine learning-based study”invest-igated the predictive efficacy of a machine learning model for major postoperative complications within 30 days of surgery in Crohn’s disease(CD)***-ploying a random forest analysis and Shapley Additive Explanations,the study prioritizes factors such as preoperative nutritional status,operative time,and CD activity *** the retrospective design’s limitations,the model’s robu-stness,with area under the curve values surpassing 0.8,highlights its clinical *** findings align with literature supporting preoperative nutritional therapy in inflammatory bowel diseases,emphasizing the importance of compre-hensive assessment and *** a significant advancement,further research is crucial for refining preoperative strategies in CD patients.

关键词： Machine learning Crohn’s disease Intestinal resection Postoperative complications Preoperative assessment nutritional optimization Predictive model Gastrointestinal surgery Surgery

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