![](/images/graphics-bg.png)
Revisiting Warfarin Dosing Using Machine Learning Techniques
المؤلفون المشاركون
Sharabiani, Ashkan
Bress, Adam
Douzali, Elnaz
Darabi, Houshang
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-06-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Determining the appropriate dosage of warfarin is an important yet challenging task.
Several prediction models have been proposed to estimate a therapeutic dose for patients.
The models are either clinical models which contain clinical and demographic variables or pharmacogenetic models which additionally contain the genetic variables.
In this paper, a new methodology for warfarin dosing is proposed.
The patients are initially classified into two classes.
The first class contains patients who require doses of >30 mg/wk and the second class contains patients who require doses of ≤30 mg/wk.
This phase is performed using relevance vector machines.
In the second phase, the optimal dose for each patient is predicted by two clinical regression models that are customized for each class of patients.
The prediction accuracy of the model was 11.6 in terms of root mean squared error (RMSE) and 8.4 in terms of mean absolute error (MAE).
This was 15% and 5% lower than IWPC and Gage models (which are the most widely used models in practice), respectively, in terms of RMSE.
In addition, the proposed model was compared with fixed-dose approach of 35 mg/wk, and the model proposed by Sharabiani et al.
and its outperformance were proved in terms of both MAE and RMSE.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sharabiani, Ashkan& Bress, Adam& Douzali, Elnaz& Darabi, Houshang. 2015. Revisiting Warfarin Dosing Using Machine Learning Techniques. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057930
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sharabiani, Ashkan…[et al.]. Revisiting Warfarin Dosing Using Machine Learning Techniques. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057930
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sharabiani, Ashkan& Bress, Adam& Douzali, Elnaz& Darabi, Houshang. Revisiting Warfarin Dosing Using Machine Learning Techniques. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057930
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057930
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)