Hospital San Ángel Inn Universidad

Torre Médica San Ángel Inn Universidad, consultorio 825. Avenida Río Churubusco # 601, Colonia Xoco, C.P. 03339, Ciudad de México Teléfonos: 015556236363 extensión 5825 / hospital; 5556015409 / directo; 5523870692 / Urgencias

Hospital San Ángel Inn Sur

TORRE DE CONSULTORIOS: HOSPITAL SAN ÁNGEL INN SUR: AV. MEXICO 2 TIZAPAN SAN ANGEL , Ciudad de México C.P 01090 55505050 EXT 178

Torre Médica San José

TORRE MEDICA SAN JOSÉ AV. AQUILES SERDAN NUMERO 37 ATOYAC DE ALVAREZ GUERREO, MÉXICO. TEL . 74242 3 5175

Clínica "San Antonio"

Av independencia 76 col el fortín. C.p 40900, Técpan de Galeana Guerrero, México. Teléfono: 7424250997

El aprendizaje automático predice el riesgo de caídas de los pacientes con artroplastia total de cadera según las pruebas de rendimiento instrumentadas con sensores portátiles

@MOR_Docs desarrolló algoritmos de aprendizaje automático basados en factores de riesgo parcialmente modificables para predecir la insatisfacción después de TKA. Resultados interesantes
https://www.arthroplastyjournal.org/…/S0883…/fulltext
@jaimelbellamyDO con el fantástico VA!

El aprendizaje automático predice el riesgo de caídas de los pacientes con artroplastia total de cadera según las pruebas de rendimiento instrumentadas con sensores portátiles

La prevalencia de caídas afecta el bienestar de los adultos mayores y supone una carga económica para el sistema sanitario. La integración de sensores portátiles en las herramientas de evaluación del riesgo de caídas existentes permite la recopilación de datos objetivos que describen la capacidad funcional de los pacientes. En este estudio, se aplicó el aprendizaje automático supervisado a métricas derivadas de sensores para predecir el riesgo de caídas de los pacientes después de una artroplastia total de cadera.

La alta precisión de los modelos de predicción del riesgo de caídas es valiosa para los pacientes, los médicos y el sistema sanitario. Los pacientes de alto riesgo pueden implementar medidas preventivas y los pacientes de bajo riesgo pueden dirigirse a programas mejorados de atención de recuperación.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32928593/

https://www.arthroplastyjournal.org/article/S0883-5403(20)30920-7/fulltext

Polus JS, Bloomfield RA, Vasarhelyi EM, Lanting BA, Teeter MG. Machine Learning Predicts the Fall Risk of Total Hip Arthroplasty Patients Based on Wearable Sensor Instrumented Performance Tests. J Arthroplasty. 2021 Feb;36(2):573-578. doi: 10.1016/j.arth.2020.08.034. Epub 2020 Aug 19. PMID: 32928593.

Copyright © 2020 Elsevier Inc. All rights reserved.

Importa los datos de mi consultorio a tu celular en un solo click!!!