Utilização de mineração de textos na previsão de internações hospitalares com base em registros médicos da emergência hospitalar
Bibliographic record
Abstract
ResumoNesse estudo, são utilizados métodos de mineração de texto para processar dados de pacientes de uma emergência hospitalar (EH) para prever internações e altas hospitalares.Sacos-de-palavras são obtidos via representação binária, frequência de termos e frequência de termos-inverso da frequência de documentos.Unigramas, bigramas e trigramas são testados para formação de variáveis.A seleção de variáveis é feita com base em métricas de 𝜒 2 e F-score.No módulo de previsão, oito métodos são testados: Árvores de Decisão, Random Forest, Extremely Randomized Tree, AdaBoost, Regressão Logística, Multinomial Naïve Bayes, Máquina de Suporte Vetorial (Kernel linear) e Nu-Máquina de Suporte Vetorial (Kernel linear).A performance de previsão é avaliada via F 1 -scores.Precisão e sensibilidade também são calculados para todos os métodos avaliados.Nu-Máquina de Suporte Vetorial foi o método com o melhor desempenho médio.Seu F 1 -score médio na previsão de hospitalizações foi de 77.70%, com um desvio-padrão de (DP) de 0.66%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".