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AB312. SPR-39 The use of support vector machine in the prediction of stress urinary incontinence

机译:AB312。 SPR-39支持向量机在预测压力性尿失禁中的应用

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摘要

ObjectiveStress urinary incontinence (SUI) is the involuntary leakage of urine due to an increase in abdominal pressure and it affects 30% of women over the age of 40. One of the primary risk factor is childbirth. The baby’s weight, head size and maternal age are just some of the variables clinicians can use to predict if women will develop SUI. Additional, previous family history of SUI is another predictor for development suggesting a genetic role in development of SUI. A new method used to create predictive models is a support vector machine (SVM) use in the field of cancer biology. The purpose of the study was to determine if a SVM algorithm could construct a model that can improve the performance of predicting SUI compared with previous methods.
机译:压力性尿失禁(SUI)是由于腹部压力升高引起的非自愿性尿漏,影响40%的30%以上的女性。主要危险因素之一是分娩。婴儿的体重,头部大小和产妇年龄只是临床医生可以用来预测女性是否会发展为SUI的一些变量。此外,以前的SUI家族史是发育的另一个预测因子,暗示了SUI发育中的遗传作用。用于创建预测模型的新方法是在癌症生物学领域中使用的支持向量机(SVM)。该研究的目的是确定与以前的方法相比,SVM算法是否可以构建可以提高SUI预测性能的模型。

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