背景及用意：
无论如何数据显示高血压患者术后的生还不确定性会增加。目前可用的得出术后不确定性的数学模型未达到最佳基准水平，未将开刀类型考虑进去。本学术研究用意是利用人群水平的数据来计算出来和在表面上测试在此之后高血压开刀不确定性数学模型。
方法：
本篇学术研究展开的回顾性数据流学术研究用到来自退伍军人肝病数据流的数据，其之前包含128个来自美国医疗之前心的高血压患者的详细资料数据。学术研究人员将开刀分类学为腹壁开刀、血管外科开刀、腹部开刀、心脏开刀、胸部开刀或整形外科开刀，并用到多常量logistic重生数学模型对术后30天、90天和180天的比率展开仿真（VOCAL-Penn数学模型）。我们将VOCAL-Penn的数学模型判断和基准与Mayo不确定性打分（MRS），MELD，MELD-Na和Child-Turcotte-Pugh（CTP）打分展开了来得。
结果：
本学术研究在3785实有高血压患者之前核对了4,712实有外科开刀方式。计算出来出在此之后VOCAL-Penn数学模型，并在在表面上展开了测试（术后30天的比率C统计资料量= 0.859，95％CI 0.809-0.909）。得出主因包括年龄、术前血浆、血小板可用、胆红素、开刀类别、门诊全身性、脂肪肝、美国医师学会分类学指标和糖尿病。在鉴别和基准方面，数学模型效能在所有时间点均要强MELD，MELD-Na，CTP和MRS（实有如，术后30天比率，MRS的C统计资料量= 0.766，95％CI为 0.676-0.855）。
结论：
VOCAL-Penn数学模型最大限度改善了对于高血压患者术后比率的得出。这些数学模型可在今后常用以改善术前不确定性分层分析并提高效率患者对于开刀方式的选择。
完整出处：
Nadim Mahmud, et al. Novel Risk Prediction Models for Post‐Operative Mortality in Patients with Cirrhosis. Hepatology. 2020.
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