論文の概要: Characterizing Physician Referral Networks with Ricci Curvature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16022v2
- Date: Thu, 24 Oct 2024 09:39:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 04:30:58.532656
- Title: Characterizing Physician Referral Networks with Ricci Curvature
- Title（参考訳）: リッチ曲率を用いた物理リファラルネットワークのキャラクタリゼーション
- Authors: Jeremy Wayland, Russel J. Funk, Bastian Rieck,
- Abstract要約: 本稿では,ネットワークの幾何学的トポロジカルな特性である曲率の新しい応用法をPhysian Referral Networksに導入する。
ネットワーク構造の表現力で知られているForman-RicciとOllivier-Ricciの曲率測定は,医療効果の変動を検出する上で有望な指標であることがわかった。
我々はまた、Ricci曲率やその他のネットワーク機能を利用したオープンソースツールであるAPPARENTを、地域物理学的参照ネットワーク構造、地域国勢調査データ、医療効果、患者結果の相関関係を調べるために提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.084188835493482
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying (a) systemic barriers to quality healthcare access and (b) key indicators of care efficacy in the United States remains a significant challenge. To improve our understanding of regional disparities in care delivery, we introduce a novel application of curvature, a geometrical-topological property of networks, to Physician Referral Networks. Our initial findings reveal that Forman-Ricci and Ollivier-Ricci curvature measures, which are known for their expressive power in characterizing network structure, offer promising indicators for detecting variations in healthcare efficacy while capturing a range of significant regional demographic features. We also present APPARENT, an open-source tool that leverages Ricci curvature and other network features to examine correlations between regional Physician Referral Networks structure, local census data, healthcare effectiveness, and patient outcomes.
- Abstract（参考訳）: 特定
(a)医療アクセスの質とシステム的障壁
(b)米国でのケア効果の指標は依然として重要な課題である。
ケアデリバリーにおける地域格差の理解を深めるため,ネットワークの幾何学的トポロジカルな特性である曲率の新たな応用をPhysian Referral Networksに導入した。
ネットワーク構造の表現力で知られているForman-RicciとOllivier-Ricciの曲率測定は,医療効果の変動を検出する上で有望な指標となる。
我々はまた、Ricci曲率やその他のネットワーク機能を利用したオープンソースツールであるAPPARENTを、地域物理学的参照ネットワーク構造、地域国勢調査データ、医療効果、患者結果の相関関係を調べるために提案する。
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