ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

מודל חיזוי אשפוזים חוזרים בבית חולים×ניתוח יחס כוח אדם×
תחוםניהול מערכות בריאותניהול מערכות בריאות
משפחהProcess / pipelineProcess / pipeline
שנת המקור19981990
הוגה השיטהHealthcare data analytics and outcomes researchHealthcare operations and nursing research
סוגLogistic regression and machine learning methodologyQuantitative workforce planning methodology
מקור מכונןJencks, 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 ↗Aiken, L. H., Clarke, S. P., Sloane, D. M., Sochalski, J., & Silber, J. H. (2002). Hospital nurse staffing and patient mortality, nurse burnout, and job dissatisfaction. JAMA, 288(16), 1987–1993. DOI ↗
כינוייםReadmission Risk Prediction, Hospital Readmission ForecastingStaffing Model, Nursing Ratio Analysis
קשורות55
תקצירHospital 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.Staffing Ratio Analysis is a systematic method for determining appropriate healthcare worker levels (nurses, physicians, technicians) based on patient volume, acuity, and task requirements. Research shows that staffing levels directly impact patient safety, quality, and staff burnout; systematic analysis supports evidence-based workforce planning.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 3 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Hospital Readmission Prediction Model · Staffing Ratio Analysis. אוחזר בתאריך 2026-06-20 מתוך https://scholargate.app/he/compare