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J-GLOBAL ID:201902238518670020   整理番号:19A2493068

家庭入院中の合併症の予測に対するクラス不均衡の影響:比較研究【JST・京大機械翻訳】

Class Imbalance Impact on the Prediction of Complications during Home Hospitalization: A Comparative Study
著者 (7件):
資料名:
巻: 2019  号: EMBC  ページ: 3446-3449  発行年: 2019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)
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在宅入院(HH)は,患者が病院施設を必要としない場合に高いケア基準を提供できる医療代替案として提示されている。HHは病院滞在を短縮し,患者のクオリティオブライフを向上させることにより医療費を低下させると思われるが,家庭での連続観察の欠如はいくつかの患者に合併症をもたらす可能性がある。血液検査は多くの疾患において関連する予後情報を提供することが証明されているので,本論文はHH結果の予測に及ぼす異なるサンプリング方法の影響を分析する。最初の探索分析の後,ヘモグロビン,リンパ球またはクレアチニンのようなHH入院時に行われたルーチン血液検査から抽出されたいくつかの変数が,成功および不成功のHH滞在を受けている患者間で統計的に有意な差を隠さないことが分かった。次に,予測モデルをこれらのデータにより構築し,最終的に病院施設を必要とする不成功事例を同定した。しかしながら,HHプログラムの間のこれらの病院入院はまれであるので,従来の機械学習アプローチによるそれらの同定は挑戦的である。そこで,クラス不均衡に直面するように設計されたいくつかのサンプリング戦略を概観し,比較した。分析したアプローチの中で,ROSE(ランダムオーバーサンプリングサンプル)と従来のランダムオーバーサンプリングのような過剰サンプリング戦略が最良の性能を示した。それにもかかわらず,更なる改善は,HHから利益を得ない患者をより良く同定するために,将来,提案されるべきである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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