文献

J-GLOBAL ID：201802223325921686   整理番号：18A0448906

遠隔在宅モニタリングデータを用いた入院及び救急治療室来院予測【Powered by NICT】

Predicting hospital admissions and emergency room visits using remote home monitoring data

著者 (5件)： Inibhunu Catherine (University of Ontario Institute of Technology, 2000 Simcoe Street North, Oshawa, ON L1H 7K4, Canada) ,  Schauer Adrian (Alaya Care, Toronto, Canada) ,  Redwood Olwen (We Care) ,  Clifford Patrick (Southlake Regional Health Centre, Newmarket, Ontario, Canada) ,  McGregor Carolyn (University of Ontario Institute of Technology, 2000 Simcoe Street North, Oshawa, ON L1H 7K4, Canada and University of Technology Sydney, 15 Broadway, Ultimo NSW 2007, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： LSC  ページ： 282-285  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 心不全(HF)と慢性閉塞性肺疾患(COPD)のような状態の患者からの長い入院(HA)と複数回の緊急治療室の訪問(ER受診)のコストは医療制度上の重大な負担を置くことができる。入院とER外来に寄与する種々の因子が患者のクオリティオブライフの改善の可能性につながるサービス提供の費用効果的管理を助けることができた。これは遠隔患者監視(RPM)サービスを用いたデータの収集と患者についての重要な因子を発見するために分析を用いて促進することができる。入院と多重ER受診有意な決定因子であることを重要な因子を決定するために予測モデリングを利用した著者らの研究を紹介した。結果は,性別,過去の医療歴と生命状態は入院とER受診に重要な因子であることを示した。前の期間を示す因子,ER中および後の訪問を含めた場合,得られたモデルは,全ての生命状態に非常に高い尤度比と改善されたp値を示した。著者らの結果は,入院またはER受診中の変数間の時間的パターンを完全に理解するためにさらなる研究が必要であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  救急療法 ,  医療制度 ,  *入院 ,  慢性閉塞性肺疾患 ,  患者監視 ,  *予測 ,  心不全 ,  クオリティオブライフ ,  患者
準シソーラス用語： 決定因子 ,  費用対効果 ,  受診 ,  *救急救命室 ,  *在宅モニタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 呼吸器疾患の治療一般  (GI05010Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 在宅モニタリング ,  入院 ,  救急治療室 ,  予測