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J-GLOBAL ID：201902289854961347   整理番号：19A1265480

救急外来患者の入院期間を分類するためのデータマイニング技術の使用【JST・京大機械翻訳】

Use of data mining techniques to classify length of stay of emergency department patients

著者 (3件)： Sariyer Gorkem (Department of Business Administration, Yasar University, Izmir, Turkey) ,  OEcal Tasar Ceren (Yasar University, Software Engineering, Agaclikli Yol No:35-37 Izmir, Turkey) ,  Cepe Gizem Ersoy (Bakircay University, Izmir, Turkey)
資料名： Bio-Algorithms and Med-Systems  (Bio-Algorithms and Med-Systems)
巻： 15  号： 1  ページ： 20180044  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3768A  ISSN： 1895-9091  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 救急部門(ED)は,患者の高いレベルと同様に,高い種類の症例に遭遇する病院の最大部門である。したがって,それらの登録時の患者の効率的な分類は,手術計画と管理のために非常に重要である。都市病院のEDからの二次データを用いて,彼らの滞在期間に従って患者を分類しながら,因子の有意性を調べた。ランダムフォレスト,分類および回帰木,ロジスティック回帰(LR),および多層パーセプトロン(MLP)を7月2016のデータセットに採用し,これらのアルゴリズムを8月2016のデータセットでテストした。全体のデータセットに関するアルゴリズムを採用してテストすること以外に,これらのセットにおける患者は,それらの診断における類似性に基づいて21に分類して,アルゴリズムは,さらにこれらのサブグループにおいて実行した。分類器の性能を,感度,特異性,および精度に基づいて評価した。分類器の感度,特異性,および精度値は類似しており,LRとMLPにはより高い値があることが観察された。さらに,サブグループ内の分類患者の平均性能は,各分類器に対する全データセットに基づいて分類を実行した。Copyright 2019 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多層パーセプトロン ,  *ヒト ,  *入院期間 ,  アルゴリズム ,  類似性
準シソーラス用語： 特異性 ,  ロジスティック回帰分析 ,  回帰木 ,  ランダムフォレスト ,  手術計画 ,  *データマイニング技術 ,  *救急外来 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CART ,  ED-LOS ,  ロジスティック回帰 ,  多層パーセプトロン ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： 医療制度  (GB04020H) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 外来患者 ,  入院期間 ,  分類 ,  データマイニング技術