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J-GLOBAL ID：201702268446516582   整理番号：17A0969338

小児患者のための救急部門訪問リターンの予測:台湾国民健康保険研究データベースへの教師つき学習法の適用【Powered by NICT】

Predicting return visits to the emergency department for pediatric patients: Applying supervised learning techniques to the Taiwan National Health Insurance Research Database

著者 (7件)： Hu Ya-Han (Department of Information Management and Institute of Healthcare Information Management, National Chung Cheng University, Chiayi County, Taiwan) ,  Tai Chun-Tien (Department of Information Management and Institute of Healthcare Information Management, National Chung Cheng University, Chiayi County, Taiwan) ,  Tai Chun-Tien (Chiayi Chang Gung Memorial Hospital, Chiayi County, Taiwan) ,  Chen Solomon Chih-Cheng (Heng Chun Christian Hospital, Pingtung County, Taiwan) ,  Chen Solomon Chih-Cheng (Department of Pediatrics, School of Medicine, Taipei Medical University, Taipei, Taiwan) ,  Lee Hai-Wei (Department of Information Management and Institute of Healthcare Information Management, National Chung Cheng University, Chiayi County, Taiwan) ,  Sung Sheng-Feng (Department of Internal Medicine, Ditmanson Medical Foundation Chia-Yi Christian Hospital, 539 Zhongxiao Rd., Chiayi City, 60002 Taiwan)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 144  ページ： 105-112  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 救急部門(ED)への復帰訪問(RV)は医療資源を消費し,患者の安全性の問題になる可能性がある。予期せぬRVの発生は,ED治療の質のための性能指標であると考えられている。子供が医療過誤に感受性およびかなりのED資源を利用することから,小児患者におけるRVに影響を与える要因を知る小児救急ケアの質を改善する。国民健康保険研究データベースからのEDsへの≦18歳の患者で作製した訪問に関するデータを収集した。関心のある結果は,初診の3日以内にRVであった。潜在因子は,人口統計,病歴,ED訪問の特徴,医師,病院の特徴および治療探求行動に分類した。多変量ロジスティック回帰は,RVの独立した予測因子を同定するために使用した。RVを予測する上で,ナイーブBayes,分類および回帰ツリー(CART),ランダムフォレスト,ロジスティック回帰を含む,種々のデータマイニング法の性能を比較した。最後に,RVのリスクを層別化する決定木を開発した。125,940訪問のうち,6,282(5.0%)は3日以内にRVであった。RVの予測因子はより若い年齢,高い視力,静脈内輸液,より検査タイプ,血算,相談,低い病院レベル,初診前1週間以内に入院,過去1年間における頻繁なED訪問,春または土曜日の訪問を含んでいた。アレルギー疾患と施行した超音波検査の患者はリターン可能性が低かった。ディシジョンツリーモデルは曲線下面積の点でRVを予測するのに優れた性能を示した。CART法を用いて構築した決定木は,過去1年のED受診,診断カテゴリー,血算の試験,および年齢の数はRVのリスクの重要な選別因子であったことを示した。小児患者におけるEDにRVと関連するいくつかの因子を同定した。これら因子の知識は,EDにおけるRVのリスクを評価し,ED放電前の高リスク群に属する児への介入を再評価し提供する医師を助ける可能性がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *台湾 ,  ディシジョンツリー ,  アレルギー疾患 ,  病歴 ,  子供 ,  *データベース ,  医師 ,  *患者 ,  治療法 ,  *予測 ,  病院
準シソーラス用語： 予測因子 ,  ロジスティック回帰分析 ,  *面会 ,  *患児 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  救急部門 ,  NHIRD ,  小児救急医療 ,  リターン訪問

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (10件)： 小児患者 ,  部門 ,  訪問 ,  リターン ,  予測 ,  台湾 ,  国民健康保険 ,  研究 ,  データベース ,  教師つき学習