ScholarGate
Avustaja
Process / pipelinePredictive modeling, Patient risk stratification

Sairaalaan uudelleenkirjautumisen ennustemalli

Sairaalaan uudelleenkirjautumisen ennustemallit hyödyntävät tilastollisia ja koneoppimismenetelmiä tunnistaakseen potilaat, joilla on suuri riski palata sairaalaan pian kotiutuksen jälkeen. Nämä mallit ohjaavat kohdennettua kotiutussuunnittelua ja seurantaa tulosten parantamiseksi ja kustannusten alentamiseksi.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaApply, compare, get guidance
Tools & resources
Lataa diat
Learn & explore
VideoTulossa

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Menetelmäkartta

Lähimenetelmien naapurusto — valitse solmu tutkiaksesi.

Lähteet

  1. 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
  2. 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
  3. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/healthcare-management/hospital-readmission-model

Mikä menetelmä?

Aseta tämä menetelmä lähimpien sukulaistensa rinnalle ja lue niitä yhdessä — kirjasto asettaa teokset pöydälle; valinta on sinun.

Vertaa rinnakkain

Tähän viittaavat

ScholarGateHospital Readmission Prediction Model (Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention). Haettu 2026-06-20 osoitteesta https://scholargate.app/fi/healthcare-management/hospital-readmission-model · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026