論文の概要: A Literature Review on Length of Stay Prediction for Stroke Patients using Machine Learning and Statistical Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00005v1
• Date: Thu, 30 Dec 2021 03:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 05:08:05.419897
• Title: A Literature Review on Length of Stay Prediction for Stroke Patients using Machine Learning and Statistical Approaches
• Title（参考訳）: 機械学習と統計的アプローチを用いた脳卒中患者の静止予測長に関する文献レビュー
• Authors: Ola Alkhatib and Ayman Alahmar
• Abstract要約: 病院滞在時間(LOS)は、病院のサービス品質を反映し、病院のスケジュールと管理を改善するための最も重要な医療指標の1つである。 本研究では,機械学習と統計的アプローチを用いたLOS予測に関する論文をレビューした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hospital length of stay (LOS) is one of the most essential healthcare metrics that reflects the hospital quality of service and helps improve hospital scheduling and management. LOS prediction helps in cost management because patients who remain in hospitals usually do so in hospital units where resources are severely limited. In this study, we reviewed papers on LOS prediction using machine learning and statistical approaches. Our literature review considers research studies that focus on LOS prediction for stroke patients. Some of the surveyed studies revealed that authors reached contradicting conclusions. For example, the age of the patient was considered an important predictor of LOS for stroke patients in some studies, while other studies concluded that age was not a significant factor. Therefore, additional research is required in this domain to further understand the predictors of LOS for stroke patients.
• Abstract（参考訳）: 病院滞在時間(LOS)は、病院のサービス品質を反映し、病院のスケジュールと管理を改善するための最も重要な医療指標の1つである。 LOS予測は、病院に留まる患者は通常、資源が著しく制限されている病院で行うため、コスト管理に役立つ。 本研究では,機械学習と統計的アプローチを用いたLOS予測に関する論文をレビューした。 本研究は脳卒中患者のLOS予測に焦点をあてた研究を考察する。 調査の結果、著者が矛盾する結論に達したことが判明した。 例えば、脳卒中患者の年齢はLOSの重要な予測因子と考えられ、他の研究では年齢が重要な要因ではないと結論付けている。 したがって、脳卒中患者のLOS予測因子をより理解するために、この領域ではさらなる研究が必要である。

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