உடல் மருத்துவம் மற்றும் மறுவாழ்வுக்கான சர்வதேச இதழ்
திறந்த அணுகல்

சுருக்கம்

மெஷின் லேர்னிங்கைப் பயன்படுத்தி, பிந்தைய தீவிர கவனிப்பைக் கணிக்கவும், முன்னரே ஏற்படும் தாமதங்களைக் குறைக்கவும்

அவிஷேக் சவுத்ரி

குறிக்கோள்: நோயாளியின் மருத்துவக் காப்பீட்டுத் கவரேஜ் பிந்தைய தீவிர சிகிச்சை (பிஏசி) வெளியேற்றத்தை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. முந்தைய அங்கீகார செயல்முறை பிஏசி வெளியேற்றத்தை ஒத்திவைக்கிறது, உள்நோயாளிகள் தங்குவதற்கான நீளத்தை அதிகரிக்கிறது மற்றும் நோயாளியின் ஆரோக்கியத்தை பாதிக்கிறது. முன் அங்கீகாரம், உள்நோயாளிகள் தங்கியிருக்கும் காலம் மற்றும் உள்நோயாளிகள் தங்குவதற்கான செலவுகள் ஆகியவற்றால் ஏற்படும் ஒத்திவைப்புகளைக் குறைக்க, பிஏசி வெளியேற்றத்தின் ஆரம்பக் கணிப்புக்கான முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளை எங்கள் ஆய்வு செயல்படுத்துகிறது.

முறை: நாங்கள் 25 நோயாளி பராமரிப்பு வசதியாளர்கள் (PCFகள்) மற்றும் இரண்டு பதிவுசெய்யப்பட்ட செவிலியர்கள் (RNகள்) அடங்கிய குழு விவாதத்தை நடத்தி, ஆரம்ப மருத்துவ மதிப்பீடு மற்றும் வெளியேற்றக் குறிப்புகளில் இருந்து 1600 நோயாளிகளின் தரவுப் பதிவுகளை மீட்டெடுத்தோம்.

முடிவுகள்: Chi-Squared Automatic Interaction Detector (CHAID) அல்காரிதம், பிஏசி டிஸ்சார்ஜ் டிஸ்போசிஷனின் ஆரம்பக் கணிப்பைச் செயல்படுத்தியது, முந்தைய உடல்நலக் காப்பீட்டுச் செயல்முறையைத் துரிதப்படுத்தியது, உள்நோயாளிகள் தங்குவதற்கான கால அளவை சராசரியாக 22.22% குறைத்தது. இந்த மாதிரி ஒட்டுமொத்த துல்லியத்தை உருவாக்கியது. 84.16% மற்றும் ரிசீவர் ஆப்பரேட்டிங் கேரக்டரிஸ்டிக் (ROC) கீழ் ஒரு பகுதி வளைவு மதிப்பு 0.81.

முடிவு: பிஏசி டிஸ்சார்ஜ் டிஸ்சார்ஜ்களின் ஆரம்ப கணிப்பு அங்கீகார செயல்முறையை குறைக்கலாம் மற்றும் அதே நேரத்தில் உள்நோயாளிக்கு முந்தைய உடல்நலக் காப்பீட்டு காலம் மற்றும் தொடர்புடைய செலவுகளால் ஏற்படும் பிஏசி தாமதத்தை குறைக்கலாம்.