Early prediction of 30-day mortality in patients with surgical wound infections following cardiothoracic surgery: Development and validation of the SWICS-30 score utilizing conventional logistic regression and artificial neural network.

Abstract

Authors

• Julio Alejandro Cedeno
  Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil. Electronic address: jalejo.94@gmail.com.
• Tania Mara Varejão Strabelli
  Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil.
• Bruno Adler Maccagnan Pinheiro Besen
  Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil.
• Rafael de Freitas Souza
  Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto (FEARPUSP), Universidade de São Paulo, SP, Brazil.
• Denise Blini Sierra
  Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil.
• Leticia Rodrigues Goulart de Souza
  Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil.
• Samuel Terra Gallafrio
  Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo (HCFMUSP), São Paulo, SP, Brazil.
• Cely Saad Abboud
  Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia, São Paulo, Brazil.
• Diego Feriani
  Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia, São Paulo, Brazil.
• Rinaldo Focaccia Siciliano
  Clinical Division of Infectious and Parasitic Diseases, University of São Paulo Medical School, São Paulo, São Paulo 01246-903, Brazil.

Keywords

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