Predictive modelling for hospital readmission risk in the Philippines

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Autor:innen
Landicho, Junar A.
Sasil, Roy
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2020
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of 2nd international conference on applied computing
Themenheft
Link
Reihe / Serie
IOP conference series. Materials science and engineering
Reihennummer
864
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
411-416
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Curran Associates
Verlagsort / Veranstaltungsort
Bangkok
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Predictive models have been developed over the years to identify patients at risk of readmission. The goal of this study is to identify the risk factors associated to a patient’s readmission within one year in the cohort study including acute myocardial infarction (AMI), Heart Failure (HF), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Pneumonia (PN) in a reputed Philippine hospital. Four predictive models were used and evaluated using performance metrics. The study found Logistic Regression as the most performing model in most of the cohort studies. There are 6 to 8 variables significantly associated with the readmission of high-risk patients.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
2nd Joint Conference on Green Engineering Technology & Applied Computing
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
04.02.2020
Enddatum der Konferenz
05.02.2020
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-1-7138-4736-6
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Hybrid
Lizenz
'https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/'
Zitation
LANDICHO, Junar A., Vatcharaporn ESICHAIKUL und Roy SASIL, 2020. Predictive modelling for hospital readmission risk in the Philippines. In: Proceedings of 2nd international conference on applied computing. Bangkok: Curran Associates. 2020. S. 411–416. IOP conference series. Materials science and engineering, 864. ISBN 978-1-7138-4736-6. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-7165