3 resultados
10/nov/2025
10/nov/2025
DOI: 10.31744/einstein_journal/2025AO1878
Highlights ■ We developed ONCO-1, a simple tool based on tumor volume. ■ Cutoff points were defined by a CART model. ■ Tumor volume was a prognostic factor for 1-year mortality. ■ Tumor volume can to support clinical decision-making. ABSTRACT Objective: To develop a simple and accessible univariate tool based on tumor volume to predict 1-year mortality in patients with oral cavity squamous cell carcinoma. Methods: A retrospective analysis was conducted on patients with oral cavity squamous cell carcinoma included […]
Palavras-chave: Carcinoma de células escamosas; Decision trees; Modelos logísticos; Mortality; Neoplasias bucais; Prognóstico; Tumor burden
14/jun/2022
14/jun/2022
DOI: 10.31744/einstein_journal/2022AO8012
ABSTRACT Objective To develop and validate a high-risk predictive model that identifies, at least, one common adverse event in older population: early readmission (up to 30 days after discharge), long hospital stays (10 days or more) or in-hospital deaths. Methods This was a retrospective cohort study including patients aged 60 years or older (n=340) admitted at a 630-beds tertiary hospital, located in the city of São Paulo, Brazil. A predictive model of high-risk indication was developed by analyzing logistical regression […]
Palavras-chave: Envelhecimento; Mortalidade hospitalar; Hospitalização; lenght of stay; Modelos logísticos; Long-term care; Readmissão do paciente
02/out/2020
DOI: 10.31744/einstein_journal/2020AO5476
RESUMO Objetivo Propor um modelo de predição de risco de permanência das crianças na unidade de terapia intensiva pediátrica, considerando-se as características demográficas e clínicas na admissão. Métodos Coorte retrospectiva realizada a partir da análise de 1.815 admissões na terapia intensiva pediátrica, em um hospital privado e geral, do município de São Paulo (SP). Foram utilizados procedimentos de validação interna e obtenção da área sob a curva ROC na construção do modelo preditor. Resultados A mediana do tempo de permanência […]
Palavras-chave: Cuidados críticos; Gestão em saúde; Leitos/provisão e distribuição; Modelos logísticos; Previsões; Tempo de permanência; Unidades de terapia intensiva pediátrica