論文の概要: Assessing the impact of external factors on the occurrence of emergencies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03111v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 16:19:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:08:14.794748
- Title: Assessing the impact of external factors on the occurrence of emergencies
- Title（参考訳）: 緊急事態発生における外部要因の影響評価
- Authors: Félicien Hêche, Philipp Schiller, Oussama Barakat, Thibaut Desmettre, Stephan Robert-Nicoud,
- Abstract要約: 本研究では, 気象, 道路交通条件, 空気質, 時間など19の外部要因が緊急事態発生に及ぼす影響について検討した。
その結果,1日の時間と相関パラメータが,緊急事態発生に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This study investigates the impact of 19 external factors, related to weather, road traffic conditions, air quality, and time, on the occurrence of emergencies using historical data provided by the dispatch center of the Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV). This center is responsible for managing Emergency Medical Service (EMS) resources in the majority of the French-speaking part of Switzerland. First, classical statistical methods, such as correlation, Chi-squared test, Student's $t$-test, and information value, are employed to identify dependencies between the occurrence of emergencies and the considered parameters. Additionally, SHapley Additive exPlanations (SHAP) values and permutation importance are computed using eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Multilayer Perceptron (MLP) models. The results indicate that the hour of the day, along with correlated parameters, plays a crucial role in the occurrence of emergencies. Conversely, other factors do not significantly influence emergency occurrences. Subsequently, a simplified model that considers only the hour of the day is compared with our XGBoost and MLP models. These comparisons reveal no significant difference between the three models in terms of performance, supporting the use of the basic model in this context. These observations provide valuable insights for EMS resource relocation strategies, benefit predictive modeling efforts, and inform decision-making in the context of EMS. The implications extend to enhancing EMS quality, making this research essential.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,19の外部要因(気象,道路交通条件,空気質,時間)が災害発生に与える影響を,中央病院大学ヴォードイア校(CHUV)の派遣センターから提供された歴史的データを用いて検討した。
このセンターはスイスのフランス語圏の大部分で救急医療サービス(EMS)の資源を管理している。
まず, 相関, チ二乗検定, 学生の$t$-test, 情報値などの古典的統計手法を用いて, 緊急発生と検討されたパラメータ間の依存関係を同定する。
さらに、eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)モデルとMultilayer Perceptron(MLP)モデルを用いて、SHAP値と置換の重要性を計算した。
その結果,1日の時間と相関パラメータが,緊急事態発生に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
逆に、他の要因は緊急事態に大きく影響しない。
その後、一日の時間しか考慮しない単純化されたモデルが、我々のXGBoost と MLP モデルと比較される。
これらの比較は、この文脈における基本モデルの使用をサポートするため、パフォーマンスの観点から3つのモデルの間に有意な違いは示さない。
これらの観察は、EMSリソースの移転戦略、予測モデリングの恩恵、EMSの文脈における意思決定の通知に有用な洞察を提供する。
この影響はEMSの品質向上にも及んでいるため、この研究は不可欠である。
関連論文リスト
- Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。
第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。
第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z) - Robust Time Series Causal Discovery for Agent-Based Model Validation [5.430532390358285]
本研究では、ABM検証のための因果構造学習を強化するために、ロバストクロスバリデーション(RCV)アプローチを提案する。
RCV-VarLiNGAM と RCV-PCMCI を開発した。
提案手法は、拡張されたABM検証フレームワークに統合される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T09:13:26Z) - Controlling Risk of Retrieval-augmented Generation: A Counterfactual Prompting Framework [77.45983464131977]
我々は、RAGモデルの予測が誤りであり、現実のアプリケーションにおいて制御不能なリスクをもたらす可能性がどの程度あるかに焦点を当てる。
本研究は,RAGの予測に影響を及ぼす2つの重要な潜伏要因を明らかにする。
我々は,これらの要因をモデルに誘導し,その応答に与える影響を解析する,反実的プロンプトフレームワークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:52:14Z) - On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence [50.14432597910128]
時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。
ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。
我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T08:08:05Z) - Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models [58.52919374786108]
大規模言語モデル(LLM)は意思決定タスクを自動化するために使用される。
本稿では,LPMが介入に応じてデータ生成プロセスの知識を正確に更新できるかどうかを評価する。
さまざまな因果グラフ(例えば、コンバウンディング、仲介)と変数タイプにまたがるベンチマークを作成します。
これらのベンチマークにより、LLMが事実を記憶したり、他のショートカットを見つけたりすることで、変化を正確に予測する能力を切り離すことができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:15:56Z) - Causal Representation Learning Made Identifiable by Grouping of Observational Variables [8.157856010838382]
因果表現学習(Causal Representation Learning)は、データ駆動型で隠れた機能の因果モデルを学ぶことを目的としている。
ここでは、新規で弱い制約に基づく識別可能性を示す。
また,モデルに整合した新たな自己教師付き推定フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T10:38:02Z) - Instrumental Variable Learning for Chest X-ray Classification [52.68170685918908]
本稿では,素因果関係を排除し,正確な因果表現を得るための解釈可能な機器変数(IV)学習フレームワークを提案する。
提案手法の性能はMIMIC-CXR,NIH ChestX-ray 14,CheXpertデータセットを用いて実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-20T03:12:23Z) - Forecasting Patient Flows with Pandemic Induced Concept Drift using
Explainable Machine Learning [0.0]
本研究では,患者フローの予測モデルを改善する新しい準リアルタイム変数群について検討した。
新型コロナウイルス(COVID-19)のアラートレベル(Alert Level)機能は、Googleの検索語や歩行者のトラフィックとともに、一般的な予測を生成するのに効果的だった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-01T20:42:26Z) - Active Selection of Classification Features [0.0]
人口統計などの補助的データは、最も有益なMRIスキャンを持つ個人を含む小さなサンプルを選択するのに役立ちます。
本研究では,2つの実用的手法を提案し,その性能を3つの実世界のベンチマークデータセットで評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-26T18:19:08Z) - An Optimal Control Approach to Learning in SIDARTHE Epidemic model [67.22168759751541]
本研究では,疫病データから動的コンパートメンタルモデルの時間変化パラメータを学習するための一般的な手法を提案する。
我々はイタリアとフランスの疫病の進化を予報する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-28T10:58:59Z) - Statistical Analytics and Regional Representation Learning for COVID-19
Pandemic Understanding [4.731074162093199]
新型コロナウイルスの感染拡大が世界のほぼすべての国に深刻な影響を与えている。
本稿では、統一された情報ソースを提供するために、公開データセットの広範なコレクションを統合し、処理する。
本研究では,予測イベントモデリングのために,DoubleWindowLSTM-CPと呼ばれる特定のRNNベースの推論パイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-08T03:35:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。