Avaliação de fatores prognósticos em traumatismos raquimedulares em crianças e adolescentes: aplicação de aprendizado de máquina supervisionado em um estudo de corte transversal

• Processo: 25/06127-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Cirurgia
• Pesquisador responsável: Ricardo Santos de Oliveira
• Beneficiário: Lucas Rodrigues Olmedo
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Neurocirurgia Traumatismos da medula espinal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: machine learning | Neurocirurgia | Traumatismos da Medula Espinal | Neurocirurgia

Resumo

Estudo transversal com aplicação de aprendizado de máquina (XGBoost) e inferência estatística para identificar fatores prognósticos em crianças e adolescentes com traumatismo raquimedular atendidos no HCFMRP-UE entre 2011 e 2022, a partir da análise de dados clínicos, epidemiológicos e de desfecho neurológico.