ScholarGate
सहायक
Process / pipelinePredictive modeling, Patient risk stratification

अस्पताल में पुनः भर्ती भविष्यवाणी मॉडल

अस्पताल में पुनः भर्ती भविष्यवाणी मॉडल सांख्यिकीय और मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके उन रोगियों की पहचान करते हैं जो छुट्टी के तुरंत बाद अस्पताल लौटने के उच्च जोखिम में हैं। ये मॉडल परिणामों को बेहतर बनाने और लागत कम करने के लिए लक्षित छुट्टी योजना और अनुवर्ती कार्रवाई का मार्गदर्शन करते हैं।

MethodMind में खोलेंजल्द हीApply, compare, get guidance
Tools & resources
स्लाइड डाउनलोड करें
Learn & explore
वीडियोजल्द ही

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

पद्धति मानचित्र

सम्बन्धित पद्धतियों का परिवेश — अन्वेषण हेतु किसी नोड का चयन करें।

स्रोत

  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

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

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

कौन-सी पद्धति?

इस पद्धति को उसकी निकटतम सजातीय पद्धतियों के साथ रखकर उन्हें साथ-साथ पढ़ें — पुस्तकालय पुस्तकें मेज़ पर रख देता है; चुनाव आपका है।

साथ-साथ तुलना करें

इनमें संदर्भित

ScholarGateHospital Readmission Prediction Model (Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention). 2026-06-20 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/healthcare-management/hospital-readmission-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026