Evaluation of factors that influenced the length of hospital stay using data mining techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: length of stay (LOS) is the time between hospital admission and discharge. LOS has an impact on hospital management and hospital care functions. METHODS: A descriptive, retrospective study was designed on about 27,500 inpatients between March 2019 and 2020. Required data were collected from six wards (CCU, ICU, NICU, General, Maternity, and Women) in a teaching hospital. Clinical data such as demographic characteristics (age, sex), type of ward, and duration of hospital stay were analyzed by the R-studio program. Violin plots, bar charts, mosaic plots, and tree-based models were used to demonstrate the results. RESULTS: The mean age of the population was 40.8 ± 19.2 years. The LOS of the study population was 2.43 ± 4.13 days. About 60% of patients were discharged after staying one day in the hospital. After staying one day in the hospital, 67% of women were discharged. However, 23% of men were discharged within this time frame. The majority of LOS in the CCU, ICU, and NICU ranged from 5 to 9 days.; In contrast, LOS was one day in General, Maternity, and Woman wards. Due to the tree plot, there was a different LOS pattern between Maternity-Women and the CCU-General-ICU-NICU wards group. CONCLUSION: We observed that patients with more severe diseases hospitalized in critical care wards had a longer LOS than those not admitted to critical care wards. The older patient had longer hospital LOS than the younger. By excluding Maternity and Woman wards, LOS in the hospital was comparable between males and females and demonstrated a similar pattern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».