Predictive modelling using machine learning algorithms based on structured and unstructured data of a Swiss home care institution

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Publikationsdatum
2022
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Typ
11 - Studentische Arbeit
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Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
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Zusammenfassung
Home care institutions provide medical and social services to patients at home. Due to their ailments, recipients of home care services are at risk of requiring a hospital referral or experiencing early death. Early identification of a change in a patient's condition may support home care institutions to prevent such events and adjust their resource planning accordingly. Various structured and unstructured data are collected during the care pathway of a home care patient. Data mining techniques can be used to identify a patient at risk for specific events. Multiple studies have successfully applied data mining-based prediction models in different medical settings. In home care, medical decisions are currently based on anecdotal evidence rather than on evidence derived from data, which may lead to biases and errors. This master thesis aimed to predict if a patient recovers, must be relocated, remains unchanged, or dies within the next three months to identify the need for care intensification or reduction and improve home care institutions' planning capabilities.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Projekt
Veranstaltung
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Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
FREY, Etienne, 2022. Predictive modelling using machine learning algorithms based on structured and unstructured data of a Swiss home care institution. Olten: Hochschule für Wirtschaft FHNW. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/41855