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× | Lean Healthcare (Y tế Lean)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Quản lý chăm sóc sức khỏe | Quản lý chăm sóc sức khỏe |
| Họ | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Năm ra đời≠ | 1998 | 1988 |
| Người khởi xướng≠ | Healthcare data analytics and outcomes research | Taiichi Ohno, Toyota Production System |
| Loại≠ | Logistic regression and machine learning methodology | Continuous improvement methodology |
| 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 ↗ | Ohno, T. (1988). Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production. Productivity Press. link ↗ |
| Tên gọi khác | Readmission Risk Prediction, Hospital Readmission Forecasting | Lean Healthcare Management, Healthcare Lean |
| 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. | Lean is a management philosophy that emerged from the Toyota Production System, focused on maximizing patient value while minimizing waste. Applied to healthcare, Lean uses systematic methods to identify and eliminate non-value-added activities, reduce wait times, and improve the quality of patient care. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|