An Evolutionary Computation Approach for Optimizing Multilevel Data to Predict Patient Outcomes
المؤلفون المشاركون
Barnes, Sean
Saria, Suchi
Levin, Scott
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Widespread adoption of electronic health records (EHR) and objectives for meaningful use have increased opportunities for data-driven predictive applications in healthcare.
These decision support applications are often fueled by large-scale, heterogeneous, and multilevel (i.e., defined at hierarchical levels of specificity) patient data that challenge the development of predictive models.
Our objective is to develop and evaluate an approach for optimally specifying multilevel patient data for prediction problems.
We present a general evolutionary computational framework to optimally specify multilevel data to predict individual patient outcomes.
We evaluate this method for both flattening (single level) and retaining the hierarchical predictor structure (multiple levels) using data collected to predict critical outcomes for emergency department patients across five populations.
We find that the performance of both the flattened and hierarchical predictor structures in predicting critical outcomes for emergency department patients improve upon the baseline models for which only a single level of predictor—either more general or more specific—is used (p<0.001).
Our framework for optimizing the specificity of multilevel data improves upon more traditional single-level predictor structures and can readily be adapted to similar problems in healthcare and other domains.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barnes, Sean& Saria, Suchi& Levin, Scott. 2018. An Evolutionary Computation Approach for Optimizing Multilevel Data to Predict Patient Outcomes. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187600
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barnes, Sean…[et al.]. An Evolutionary Computation Approach for Optimizing Multilevel Data to Predict Patient Outcomes. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187600
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barnes, Sean& Saria, Suchi& Levin, Scott. An Evolutionary Computation Approach for Optimizing Multilevel Data to Predict Patient Outcomes. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187600
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187600
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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