So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Mô hình Dự đoán Tái nhập viện tại Bệnh viện× | Hiệu suất Bệnh viện bằng DEA× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Quản lý chăm sóc sức khỏe | Quản lý chăm sóc sức khỏe |
| Họ | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Năm ra đời≠ | 1998 | 1978 |
| Người khởi xướng≠ | Healthcare data analytics and outcomes research | Abraham Charnes, William Cooper, Edward Rhodes |
| Loại≠ | Logistic regression and machine learning methodology | Non-parametric frontier estimation technique |
| Công trình gốc≠ | 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 ↗ | 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 ↗ |
| Tên gọi khác | Readmission Risk Prediction, Hospital Readmission Forecasting | Hospital DEA, Healthcare DEA |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | 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. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|