使用机器学习技术检测预防产后尿失禁的最有影响力的变量
人工智能
2024-02-16 v1
摘要
背景：产后尿失禁（PUI）是产后女性常见问题。先前研究确定了潜在相关变量，但缺乏对孕期某些内在和外在患者变量的分析。目标：本研究旨在使用机器学习评估PUI中最有影响力的变量，关注内在、外在和组合变量组。方法：使用机器学习和过采样技术分析了93名孕妇的数据。预测了四个关键变量：尿失禁的发生、频率、强度以及压力性尿失禁。结果：使用外在变量的模型最准确，尿失禁准确率70%，频率77%，强度71%，压力性尿失禁93%。结论：研究强调外在变量是PUI问题的重要预测因子。这表明通过孕期健康习惯可能实现PUI预防，但需要进一步研究确认。
引用
@article{arxiv.2402.09498,
title = {Detection of the most influential variables for preventing postpartum urinary incontinence using machine learning techniques},
author = {José Alberto Benítez-Andrades and María Teresa García-Ordás and María Álvarez-González and Raquel Leirós-Rodríguez and Ana F López Rodríguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.09498},
year = {2024}
}