পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| DEA হাসপাতাল দক্ষতা× | হাসপাতাল পুনঃভর্তি ভবিষ্যদ্বাণী মডেল× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাপনা | স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থাপনা |
| পরিবার | Process / pipeline | Process / pipeline |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1978 | 1998 |
| প্রবর্তক≠ | Abraham Charnes, William Cooper, Edward Rhodes | Healthcare data analytics and outcomes research |
| ধরন≠ | Non-parametric frontier estimation technique | Logistic regression and machine learning methodology |
| মৌলিক উৎস≠ | Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. DOI ↗ | Jencks, S. F., Williams, M. V., & Coleman, E. A. (2009). Rehospitalizations among patients in the Medicare fee-for-service program. New England Journal of Medicine, 360(14), 1418–1428. DOI ↗ |
| অপর নাম | Hospital DEA, Healthcare DEA | Readmission Risk Prediction, Hospital Readmission Forecasting |
| সম্পর্কিত | 5 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming technique for measuring the relative efficiency of multiple hospitals using multiple inputs and outputs. Introduced by Charnes, Cooper, and Rhodes in 1978, DEA has become the standard method for benchmarking hospital performance in healthcare systems worldwide. | Hospital readmission prediction models use statistical and machine learning techniques to identify patients at high risk of returning to the hospital shortly after discharge. These models guide targeted discharge planning and follow-up to improve outcomes and reduce costs. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|