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摘要
目的 ：系统评价压力性损伤风险预测的机器学习模型。方法 ：检索数据库中有关压力性损伤风险预测机器学习模型的研究，检索时限为建库至2022年3月1日。2名研究者独立筛选文献、提取数据，并应用PROBAST分析文献质量。结果 ：共纳入17篇文献，包括4项开发模型，13项开发和验证模型。受试者工作特征曲线下面积为0.790～0.897。研究总体适用性较好，但存在一定偏倚，主要是因为未采取或未报告盲法、未报告缺失数据处理方法或处理不当、样本量不足、自变量处理不恰当、未考虑模型性能及拟合。结论 ：压力性损伤风险预测机器学习模型的开发尚处于发展阶段，外推性有待进一步探讨，未来应关注研究设计和临床数据的处理，开发适用于中国人群的模型。
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单位湖州师范学院; 湖州师范学院附属第一医院
