Модель, розроблена для прогнозування пропущених зустрічей у первинній медичній допомозі

Підпишіться на Drugslib

Елана Готкін Healthday Reporter

Medically Reveryseds.com

> через Healthday<p> Вівторок, 29 липня 2025 р.-Модель градієнтного збільшення досягає найкращих показників для прогнозування беззаможних показів та пізніх скасування в практиці первинної медичної допомоги, опублікованого у липневому/серпневому випуску «Аннали сімейної медицини». </p> <p> wen-Jan Tuan, M.P.H. Гелінкровані клінічні, використання догляду, соціально -економічні та кліматичні дані з 15 клінік сімейної медицини в Пенсильванії з січня 2019 року по червень 2023 р. Були розроблені моделі машинного навчання для прогнозування результатів призначення; Фактори, що сприяють, для беззахисних або пізніх скасування були ідентифіковані на популяції та рівні пацієнтів. </p><p> Аналіз включав 109 328 пацієнтів та 1118 236 зустрічей, у тому числі 77 322 та 75,545 (6,9 та 6,8 відсотка) беззамотних та пізніх скасування відповідно. Найкраща продуктивність була досягнута за допомогою моделі градієнтного підсилення, з областю під характеристикою експлуатації приймача 0,852 та 0,921 для прогнозування беззамотних та пізніх скасування відповідно. Не було виявлено упередженості проти характеристик пацієнта. Найважливішим предиктором пропущених зустрічей був час розкладу (тобто кількість днів від запиту на призначення пацієнта до дати призначення). </p> <p>

Анотація/Повний текст

не відповідає на особи. Окремі фактори можуть сильно відрізнятися. Завжди шукайте персоналізованих медичних консультацій для індивідуальних рішень щодо охорони здоров'я.

Джерело: Healthday

Опубліковано : 2025-07-30 12:00

Читати далі

Відмова від відповідальності

Було докладено всіх зусиль, щоб інформація, надана Drugslib.com, була точною, до -дата та повна, але жодних гарантій щодо цього не надається. Інформація про ліки, що міститься тут, може бути чутливою до часу. Інформація Drugslib.com була зібрана для використання медичними працівниками та споживачами в Сполучених Штатах, тому Drugslib.com не гарантує, що використання за межами Сполучених Штатів є доцільним, якщо спеціально не вказано інше. Інформація про ліки Drugslib.com не схвалює ліки, не ставить діагноз пацієнтів і не рекомендує терапію. Інформація про ліки на Drugslib.com – це інформаційний ресурс, призначений для допомоги ліцензованим медичним працівникам у догляді за їхніми пацієнтами та/або для обслуговування споживачів, які розглядають цю послугу як доповнення, а не заміну досвіду, навичок, знань і суджень у сфері охорони здоров’я. практиків.

Відсутність попередження щодо певного препарату чи комбінації ліків у жодному разі не слід тлумачити як вказівку на те, що препарат чи комбінація препаратів є безпечними, ефективними чи прийнятними для будь-якого конкретного пацієнта. Drugslib.com не несе жодної відповідальності за будь-які аспекти медичної допомоги, що надається за допомогою інформації, яку надає Drugslib.com. Інформація, що міститься в цьому документі, не має на меті охопити всі можливі способи використання, інструкції, запобіжні заходи, попередження, лікарські взаємодії, алергічні реакції чи побічні ефекти. Якщо у вас є запитання щодо препаратів, які ви приймаєте, зверніться до свого лікаря, медсестри або фармацевта.

Популярні ключові слова