Prognostic value of glycaemic variability for mortality in critically ill atrial fibrillation patients and mortality prediction model using machine learning

Yang Chen; Zhengkun Yang; Yang Liu; Ying X. Gue; Ziyi Zhong; Tao Chen; Feifan Wang; Garry McDowell; Bi Huang; Gregory Y. H. Lip

doi:10.1186/s12933-024-02521-7

학술저널 cc-by Full-text

저자정보: Yang Chen Zhengkun Yang Yang Liu Ying X. Gue Ziyi Zhong Tao Chen Feifan Wang Garry McDowell Bi Huang Gregory Y. H. Lip

출처: Springer Science and Business Media LLC Cardiovascular Diabetology 23(1)

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GV is a significant predictor of ICU short-term, mid-term, and long-term all-cause mortality in patients with AF (the potential risk stratification threshold is 20.0%). ML models incorporating GV demonstrated high efficiency in predicting short-term mortality and GV was ranked anterior in importance. These findings underscore the potential of GV as a valuable biomarker in guiding clinical decisions and improving patient outcomes in this high-risk population.

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