Modell zur Vorhersage von Krankenhauswiedereinweisungen
Modelle zur Vorhersage von Krankenhauswiedereinweisungen nutzen statistische und maschinelle Lernverfahren, um Patienten mit hohem Risiko für eine baldige Rückkehr ins Krankenhaus nach der Entlassung zu identifizieren. Diese Modelle leiten eine gezielte Entlassungsplanung und Nachsorge an, um Ergebnisse zu verbessern und Kosten zu senken.
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Quellen
- 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: 10.1056/NEJMsa0803563 ↗
- Krumholz, H. M., Normand, S. L. T., & Wang, Y. (2014). Trends in hospitalizations and outcomes for acute myocardial infarction, 2006 to 2011. Circulation, 132(4), 362–366. link ↗
- Philbin, E. F., & DiSalvo, T. G. (1998). Prediction of hospital readmissions for heart failure: development of a simple risk score based on administrative data. Journal of the American College of Cardiology, 33(6), 1560–1566. DOI: 10.1016/s0735-1097(99)00059-5 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention. ScholarGate. https://scholargate.app/de/healthcare-management/hospital-readmission-model
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