胎儿生长受限评估的混合机器学习模型：一项5年的随访研究

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［摘 要］目的 探究列线图、决策树及随机森林3种混合机器学习模型对胎儿生长受限（FGR）的预测价值。方法 回顾性选取2018年1月至2022年12月南宁市红十字会医院行定期产检并分娩合并FGR孕妇111例，另选取本院同期未合并FGR孕妇87例。收集所有孕妇的临床资料、彩色多普勒超声指标、实验室检查指标、胎儿情况。（剩余11582字）

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