Original
Más allá del cumplimiento: riesgo del paciente, adherencia a ERAS y resultados postoperatorios mediante aprendizaje automatizado explicable
Beyond compliance: Patient risk, ERAS adherence, and postoperative outcomes through explainable machine learning
J. Ripollés-Melchora,b,c, Á.V. Espinosac,d, A. Abad-Motose,f,
, A. Abad-Gurumetaa,b, P. Galán-Menéndezg, A. Zorrilla-Vacah, R. Navarro-Pérezi, A. Ruiz-Escobara,b, J. Fernanz-Antónj, A. Suárez-de-la-Ricak, C. Aldecoal, el Grupo de investigadores de EuroPOWER ◊
Autor para correspondencia
a Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Hospital Universitario Infanta Leonor, Madrid, España
b Universidad Complutense de Madrid, Madrid, España
c Grupo de Trabajo de Fluidoterapia y Monitorización Hemodinámica, Sociedad Española de Anestesia y Cuidados Intensivos, Madrid, España
d Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Froedtert Hospital Medical College of Wisconsin, Milwaukee, WI, EE. UU.
e Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Hospital Universitario Donostia, Donostia-San Sebastián, Guipúzcoa, España
f Grupo de Trabajo de Gestión de la Sangre del Paciente, Sociedad Española de Anestesia y Cuidados Críticos, Madrid, España
g Departamento de Anestesia y Cuidados Críticos, Hospital Universitario Vall d’Hebron, Barcelona, España
h Departamento de Anestesiología, Medicina Perioperatoria y del Dolor, Brigham and Womens Hospital, Boston, MA, EE. UU.
i Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Hospital Universitario Clínico San Carlos, Madrid, España
j Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Complejo Hospitalario Universitario Moisès Broggi, Sant Joan Despí, Barcelona, España
k Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Hospital Universitario La Princesa, Madrid, España
l Departamento de Anestesia y Cuidados Intensivos, Hospital Universitario Río Hortega, Valladolid, España
Ver más
