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Prediction of hemorrhagic transformation after thrombolysis based on machine learning models combined with platelet distribution width-to-count ratio

2025·1 Zitationen·Frontiers in NeurologyOpen Access
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1

Zitationen

6

Autoren

2025

Jahr

Abstract

The LR-based model incorporating PPR effectively predicts HT risk in AIS patients after IVT, providing clinicians with a rapid and accurate tool to assess thrombolytic hemorrhage risk and support treatment decision-making.

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