So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Hiệu suất Bệnh viện bằng DEA× | Mô hình Dự đoán Tái nhập viện tại Bệnh viện× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Quản lý chăm sóc sức khỏe | Quản lý chăm sóc sức khỏe |
| Họ | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Năm ra đời≠ | 1978 | 1998 |
| Người khởi xướng≠ | Abraham Charnes, William Cooper, Edward Rhodes | Healthcare data analytics and outcomes research |
| Loại≠ | Non-parametric frontier estimation technique | Logistic regression and machine learning methodology |
| Công trình gốc≠ | Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. DOI ↗ | 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 ↗ |
| Tên gọi khác | Hospital DEA, Healthcare DEA | Readmission Risk Prediction, Hospital Readmission Forecasting |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming technique for measuring the relative efficiency of multiple hospitals using multiple inputs and outputs. Introduced by Charnes, Cooper, and Rhodes in 1978, DEA has become the standard method for benchmarking hospital performance in healthcare systems worldwide. | Hospital 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|