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- Original title:
- Machine-Learning basiertes Score-Modell zur Differenzierung zwischen spontan bakterieller Peritonitis und sekundärer Peritonitis bei Patienten mit hydropisch dekompensierter Leberzirrhose
- Translated title:
- Machine learning based score model to differentiate between spontaneous bacterial peritonitis and secondary peritonitis in patients with hydropic decompensated liver cirrhosis
- Author:
- Studen, Fabian Dominik
- Year:
- 2024
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Medicine and Health
- Advisor:
- Schneider, Jochen (Priv.-Doz. Dr.)
- Referee:
- Schneider, Jochen (Priv.-Doz. Dr.); Burgkart, Rainer (Prof. Dr.)
- Language:
- de
- Subject group:
- MED Medizin
- TUM classification:
- MED 000
- Abstract:
- Es werden die wichtigsten Prädiktoren zur Differenzierung zwischen der spontan bakteriellen von der sekundären Peritonitis bei Patienten mit Leberzirrhose und infiziertem Aszites ermittelt. Mittels Random-Forest und LASSO-Regressionsmodell werden die mikrobiologischen Kriterien, die Erkrankungsschwere und klinisch-pathologische Parameter im Aszites als bedeutsamste Unterscheidungsmerkmale identifiziert und im Anschluss daraus ein 10 Punkte Score-Modell zur Differenzierung entwickelt.
- Translated abstract:
- The most important predictors for differentiating spontaneous bacterial peritonitis from secondary peritonitis in patients with liver cirrhosis and infected ascites are determined. Using a random forest and LASSO regression model, the microbiological criteria, the severity of the illness and clinicopathological parameters in the ascites are identified as the most important distinguishing features and a 10-point score model is then developed for differentiation.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1712532
- Date of submission:
- 09.08.2023
- Oral examination:
- 21.03.2024
- File size:
- 876694 bytes
- Pages:
- 86
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240321-1712532-1-7
- Last change:
- 13.05.2024
BibTeX