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J-GLOBAL ID：202002232392697244   整理番号：20A1036637

病院救急部門における患者属性,過密,入院期間の関係を理解するためのCoxian相型回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

Coxian Phase-Type Regression Models for Understanding the Relationship Between Patient Attributes, Overcrowding, and Length of Stay in Hospital Emergency Departments

著者 (3件)： Boyle Laura M. (School of Mathematical Sciences, ARC Centre of Excellence for Mathematical and Statistical Frontiers (ACEMS), University of Adelaide, Adelaide, Australia) ,  Marshall Adele H. (Mathematical Sciences Research Centre, Queen’s University Belfast, Northern Ireland, UK) ,  Mackay Mark (School of Nursing and Midwifery, University of South Australia, Adelaide, Australia)
資料名： Springer Proceedings in Mathematics & Statistics  (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)
巻： 316  ページ： 53-64  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5074A  ISSN： 2194-1009  資料種別： 会議録 (C)
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： 病院救急部門(ED)は世界中で有意な圧力下で運転されている。転倒は,高い提示数の組み合わせによって引き起こされる頻繁な発生であり,病院床の利用可能性の欠如による患者の入院における長い遅延を引き起こす。EDにおける滞在の長さ(LoS)に影響する因子を理解することは,患者の流れを改善するためのあらゆる戦略の重要な側面である。ED患者の流れの決定因子は複雑で,限られた資源に対して競合する患者の多様な集団のために変化する。本研究では,患者の流れ問題の改善されたコミュニケーションのためのユニークなダイアグラムを用いて,それらのLoSによりグループにクラスタをクラスタ化するために,Coxian位相型分布を用いた。生存分析の新しい応用を提示し,患者属性,システム因子,およびED LoSに対するオーバークラウディングの影響を同時に評価した。このアプローチは,南オーストラリアの病院からのデータへの応用で実証された。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニケーション ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  位相 ,  こみあい効果 ,  *回帰モデル ,  南オーストラリア州 ,  *入院期間
準シソーラス用語： 生存率分析 ,  ダイアグラム ,  決定因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 救急部門の過密 ,  入院期間の病院長 ,  Coxian相型分布 ,  患者の流れ

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 病院 ,  部門 ,  患者 ,  属性 ,  入院期間 ,  理解 ,  回帰モデル