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J-GLOBAL ID：201802224653761700   整理番号：18A0105309

BPニューラルネットワークに基づく異なる分娩方式における産婦の入院費用因子分析【JST・京大機械翻訳】

Hospitalization Expense Analysis of Different Delivery Methods Puerpera Based on BP Neural Network

著者 (4件)： Li Tiefeng (深zhen市竜崗中心医院,深zhen市,518116) ,  Gu Lihua (深zhen市竜崗中心医院,深zhen市,518116) ,  Lu Jianqi (深zhen市竜崗中心医院,深zhen市,518116) ,  Zhong Xiao (深zhen市竜崗中心医院,深zhen市,518116)
資料名： Zhongguo Bing’An  (Zhongguo Bing'An)
巻： 18  号： 9  ページ： 67-70  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3910A  ISSN： 1672-2566  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:異なる分娩方式による産婦の入院費用の影響要素を分析し、入院費用を減少させ、医療資源を合理的に分配するための参考根拠を提供する。【方法】2012年10月から2016年12月までの深セン市における24481人の入院患者における入院費用と関連する影響因子を,BPニューラルネットワークモデルを用いて分析した。結果 24481例の産婦の平均入院費用は2876.7元で、最近5年の産婦の入院分娩費用は増加の傾向を呈し、帝王切開の産婦の入院費用は5118.9元が出産産婦より明らかに高く、入院費用は2451.9元であった。順産と帝王切開産婦に対して、産科合併症と救急の発生はいずれも産婦の入院費用が高い重要な原因である。出産産婦に対して、新生児の出生体重も産婦の入院費用の重要な影響因子である。結論:帝王切開率を減少させ、よく合併症の発生及び妊娠期間中に乳児の体重変化を監視するなどの状況を重点的に予防することは、産婦の入院分娩費用を効果的にコントロールし、減少させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 新生児 ,  乳児 ,  *入院 ,  帝王切開 ,  *因子分析 ,  *分娩
準シソーラス用語： 体重変化 ,  帝王切開率 ,  出生体重 ,  産科合併症 ,  出産 ,  影響因子 ,  入院患者 ,  医療資源 ,  *産婦 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BP neural network ,  Hospitalization delivery ,  Delivery complications ,  Influential factor

分類 (3件)： 婦人科疾患・妊産婦疾患の外科療法  (GS05030Y) ,  婦人科・産科の臨床医学一般  (GS01030W) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  分娩 ,  産婦 ,  入院費 ,  因子分析