文献

J-GLOBAL ID：201702235986757531   整理番号：17A1166750

病院間の患者紹介ネットワークのBayes指数ランダムグラフモデリング【Powered by NICT】

Bayesian exponential random graph modelling of interhospital patient referral networks

著者 (3件)： Caimo Alberto (School of Mathematical Sciences, Dublin Institute of Technology, Dublin, Ireland) ,  Pallotti Francesca (International Business and Economics Departments, Centre for Business Network Analysis, University of Greenwich, London, U.K.) ,  Lomi Alessandro (Interdisciplinary Institute of Data Science, University of Italian Switzerland, Lugano)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 36  号： 18  ページ： 2902-2920  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大きな地域集落に用いられる110病院間照会関係に収集した元のデータを用いて,最近導出されたベイズ指数ランダムグラフモデルはヘルスケア組織間の関係部門連携に関する研究におけるコア経験的な問題を明らかにするために採用できるかを示した。厳密なBayes計算アプローチは,指数関数的なランダムグラフモデルのモデルパラメータの推定における周知の問題を軽減することを完全に確率的解析的フレームワークを支持するかを示した。も以前の研究は記述する病院間の患者紹介ネットワークの主要な構造的特徴が産生するが,同じ時間で病院間分散協力協定により誘導される局所依存性のシステムを指定することによって精度で再現できることを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 集落 ,  構造特性 ,  *病院 ,  モデル ,  指数関数 ,  *患者 ,  *グラフ ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 確率解析 ,  モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayes推論 ,  指数ランダムグラフモデル ,  組織間ネットワーク ,  病院間の患者紹介ネットワーク ,  モンテカルロ法 ,  ソーシャルネットワークのための統計的モデル

分類 (1件)： グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 病院 ,  患者 ,  指数 ,  ランダムグラフ ,  モデリング