![](/images/graphics-bg.png)
Length of Hospital Stay Prediction at the Admission Stage for Cardiology Patients Using Artificial Neural Network
المؤلفون المشاركون
Tsai, Pei-Fang (Jennifer)
Chen, Po-Chia
Chen, Yen-You
Song, Hao-Yuan
Lin, Hsiu-Mei
Lin, Fu-Man
Huang, Qiou-Pieng
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For hospitals’ admission management, the ability to predict length of stay (LOS) as early as in the preadmission stage might be helpful to monitor the quality of inpatient care.
This study is to develop artificial neural network (ANN) models to predict LOS for inpatients with one of the three primary diagnoses: coronary atherosclerosis (CAS), heart failure (HF), and acute myocardial infarction (AMI) in a cardiovascular unit in a Christian hospital in Taipei, Taiwan.
A total of 2,377 cardiology patients discharged between October 1, 2010, and December 31, 2011, were analyzed.
Using ANN or linear regression model was able to predict correctly for 88.07% to 89.95% CAS patients at the predischarge stage and for 88.31% to 91.53% at the preadmission stage.
For AMI or HF patients, the accuracy ranged from 64.12% to 66.78% at the predischarge stage and 63.69% to 67.47% at the preadmission stage when a tolerance of 2 days was allowed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Tsai, Pei-Fang (Jennifer)& Chen, Po-Chia& Chen, Yen-You& Song, Hao-Yuan& Lin, Hsiu-Mei& Lin, Fu-Man…[et al.]. 2016. Length of Hospital Stay Prediction at the Admission Stage for Cardiology Patients Using Artificial Neural Network. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108693
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Tsai, Pei-Fang (Jennifer)…[et al.]. Length of Hospital Stay Prediction at the Admission Stage for Cardiology Patients Using Artificial Neural Network. Journal of Healthcare Engineering No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108693
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Tsai, Pei-Fang (Jennifer)& Chen, Po-Chia& Chen, Yen-You& Song, Hao-Yuan& Lin, Hsiu-Mei& Lin, Fu-Man…[et al.]. Length of Hospital Stay Prediction at the Admission Stage for Cardiology Patients Using Artificial Neural Network. Journal of Healthcare Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108693
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1108693
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)