ScholarGate
Asystent
Process / pipelinePredictive modeling, Patient risk stratification

Model przewidywania ponownych hospitalizacji

Modele przewidywania ponownych hospitalizacji wykorzystują techniki statystyczne i uczenia maszynowego do identyfikacji pacjentów o wysokim ryzyku powrotu do szpitala wkrótce po wypisie. Modele te ukierunkowują planowanie wypisu i opiekę po wypisie w celu poprawy wyników leczenia i zmniejszenia kosztów.

Otwórz w MethodMindWkrótceApply, compare, get guidance
Tools & resources
Pobierz slajdy
Learn & explore
WideoWkrótce

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Mapa metod

Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Która metoda?

Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.

Porównaj obok siebie

Cytowana przez

ScholarGateHospital Readmission Prediction Model (Predictive Modeling for Hospital Readmission Risk and Prevention). Pobrano 2026-06-19 z https://scholargate.app/pl/healthcare-management/hospital-readmission-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026