期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
连续性诊疗服务导向下北京协和医院门诊转诊模式探索
1
作者
柳昭羽
王萧冉
+8 位作者
王雪
张森诚
刘海民
曾可
任远
周文华
孙学勤
胡冰水
李春厚
《中国医院》
北大核心
2025年第8期17-19,共3页
探讨了北京协和医院在“以患者为中心”的理念指导下,如何通过建立和优化门诊转诊系统来提升医疗服务效率,改善就医感受,提升患者体验。通过协同管理,持续优化门诊转诊流程,加强质控,改进评价方式,提高医师门诊转诊响应比例,缩短响应时...
探讨了北京协和医院在“以患者为中心”的理念指导下,如何通过建立和优化门诊转诊系统来提升医疗服务效率,改善就医感受,提升患者体验。通过协同管理,持续优化门诊转诊流程,加强质控,改进评价方式,提高医师门诊转诊响应比例,缩短响应时间,门诊连续性医疗服务量显著提升,同时也为综合公立医院提供了可借鉴的门诊转诊模式。
展开更多
关键词
门诊转诊系统
连续性诊疗
医疗服务效率
公立医院
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较
被引量：
2
2
作者
岳海涛
何婵婵
+3 位作者
成羽攸
张森诚
吴悠
马晶
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2025年第4期499-509,共11页
背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目...
背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目的探索冠心病的影响因素,通过使用2种平衡数据的方法,基于5种算法建立冠心病风险相关的预测模型,比较这5种模型对冠心病风险的预测价值。方法基于2021年美国国家行为风险因素监测系统(BRFSS)横断面调查数据筛选出112606名研究对象的健康相关风险行为、慢性健康状况等24个变量信息,结局指标为自我报告是否患有冠心病并据此分为冠心病组和非冠心病组。通过进行单因素分析和逐步Logistic回归分析探索冠心病发生的影响因素并筛选出纳入预测模型的变量。随机抽取112606名受访者的10%(共计11261名),以8∶2的比例随机划分为训练与测试的数据集,采用随机过采样和合成少数过采样技术(SMOTE)两种过采样的方法处理不平衡数据,基于k最邻近算法(KNN)、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树和XGBoost算法分别建立冠心病预测模型。结果两组年龄、性别、BMI、种族、婚姻状态、教育水平、收入水平、家里有几个孩子、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者、过去30 d内是否有体育锻炼、心理健康状况以及自我健康评价比较,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步Logistic回归分析结果显示:年龄、性别、BMI、种族、教育水平、收入水平、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者以及自我健康评价为冠心病的影响因素(P<0.05)。风险模型构建的分析结果显示:k最邻近算法、Logistic回归、支持向量机、决策树和XGBoost采用SMOTE处理不平衡数据的总体分类精度分别为59.2%、67.4%、66.2%、69.2%和85.9%,召回率分别为75.2%、71.4%、70.5%、62.9%和34.8%,精确度分别为15.4%、18.2%、17.5%、17.6%和28.7%,F值分别为0.256、0.290、0.280、0.275和0.315,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.78、0.72、0.72和0.82;采用随机过采样处理不平衡数据的总体分类精度分别为62.5%、68.5%、69.0%、60.2%和70.1%,召回率分别为70.0%、69.5%、71.9%、69.0%和67.6%;精确度分别为15.8%、18.4%、19.1%、14.8%和19.0%,F值分别为0.258、0.291、0.302、0.244和0.297,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.77、0.72、0.72和0.83。结论本研究不仅确认了已知冠心病的影响因素,还发现了自我健康评价水平、收入水平和教育水平对冠心病具有潜在影响。在使用2种数据平衡方法后,5种算法的性能显著提高。其中XGBoost模型表现最佳,可作为未来优化冠心病预测模型的参考。此外,鉴于XGBoost模型的优异性能以及逐步Logistic回归的操作便捷和可解释性,推荐在冠心病风险预测模型中结合使用数据平衡后的XGBoost和逐步Logistic回归分析。
展开更多
关键词
冠心病
机器学习
风险预测模型
LOGISTIC回归
k最邻近算法
支持向量机
决策树
XGBoost
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
连续性诊疗服务导向下北京协和医院门诊转诊模式探索
1
作者
柳昭羽
王萧冉
王雪
张森诚
刘海民
曾可
任远
周文华
孙学勤
胡冰水
李春厚
机构
中国医学科学院北京协和医院
清华大学医院管理研究院
出处
《中国医院》
北大核心
2025年第8期17-19,共3页
基金
北京协和医学基金会质量安全孵育项目(PUMF01040014-XHFY2410)。
文摘
探讨了北京协和医院在“以患者为中心”的理念指导下,如何通过建立和优化门诊转诊系统来提升医疗服务效率,改善就医感受,提升患者体验。通过协同管理,持续优化门诊转诊流程,加强质控,改进评价方式,提高医师门诊转诊响应比例,缩短响应时间,门诊连续性医疗服务量显著提升,同时也为综合公立医院提供了可借鉴的门诊转诊模式。
关键词
门诊转诊系统
连续性诊疗
医疗服务效率
公立医院
Keywords
outpatient referral system
continuity of care
healthcare service efficiency
public hospital
分类号
R197 [医药卫生—卫生事业管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较
被引量：
2
2
作者
岳海涛
何婵婵
成羽攸
张森诚
吴悠
马晶
机构
清华大学医院管理研究院
清华大学医院管理研究院、清华大学医学院
出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2025年第4期499-509,共11页
文摘
背景冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一。目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长。然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要。目的探索冠心病的影响因素,通过使用2种平衡数据的方法,基于5种算法建立冠心病风险相关的预测模型,比较这5种模型对冠心病风险的预测价值。方法基于2021年美国国家行为风险因素监测系统(BRFSS)横断面调查数据筛选出112606名研究对象的健康相关风险行为、慢性健康状况等24个变量信息,结局指标为自我报告是否患有冠心病并据此分为冠心病组和非冠心病组。通过进行单因素分析和逐步Logistic回归分析探索冠心病发生的影响因素并筛选出纳入预测模型的变量。随机抽取112606名受访者的10%(共计11261名),以8∶2的比例随机划分为训练与测试的数据集,采用随机过采样和合成少数过采样技术(SMOTE)两种过采样的方法处理不平衡数据,基于k最邻近算法(KNN)、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树和XGBoost算法分别建立冠心病预测模型。结果两组年龄、性别、BMI、种族、婚姻状态、教育水平、收入水平、家里有几个孩子、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者、过去30 d内是否有体育锻炼、心理健康状况以及自我健康评价比较,差异有统计学意义(P<0.05)。逐步Logistic回归分析结果显示:年龄、性别、BMI、种族、教育水平、收入水平、是否被告知患高血压、是否被告知处于高血压前期、是否被告知患妊娠高血压、现在是否在服用高血压药物、是否被告知患有高脂血症、是否被告知患有糖尿病、吸烟情况、过去30 d内是否至少喝过1次酒、是否为重度饮酒者、是否为酗酒者以及自我健康评价为冠心病的影响因素(P<0.05)。风险模型构建的分析结果显示:k最邻近算法、Logistic回归、支持向量机、决策树和XGBoost采用SMOTE处理不平衡数据的总体分类精度分别为59.2%、67.4%、66.2%、69.2%和85.9%,召回率分别为75.2%、71.4%、70.5%、62.9%和34.8%,精确度分别为15.4%、18.2%、17.5%、17.6%和28.7%,F值分别为0.256、0.290、0.280、0.275和0.315,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.78、0.72、0.72和0.82;采用随机过采样处理不平衡数据的总体分类精度分别为62.5%、68.5%、69.0%、60.2%和70.1%,召回率分别为70.0%、69.5%、71.9%、69.0%和67.6%;精确度分别为15.8%、18.4%、19.1%、14.8%和19.0%,F值分别为0.258、0.291、0.302、0.244和0.297,受试者工作特征曲线下面积分别为0.80、0.77、0.72、0.72和0.83。结论本研究不仅确认了已知冠心病的影响因素,还发现了自我健康评价水平、收入水平和教育水平对冠心病具有潜在影响。在使用2种数据平衡方法后,5种算法的性能显著提高。其中XGBoost模型表现最佳,可作为未来优化冠心病预测模型的参考。此外,鉴于XGBoost模型的优异性能以及逐步Logistic回归的操作便捷和可解释性,推荐在冠心病风险预测模型中结合使用数据平衡后的XGBoost和逐步Logistic回归分析。
关键词
冠心病
机器学习
风险预测模型
LOGISTIC回归
k最邻近算法
支持向量机
决策树
XGBoost
Keywords
Coronary disease
Machine learning
Risk prediction model
Logistic regression
K-nearest neighbor
Support vector machine
Decision tree
XGBoost
分类号
R541.4 [医药卫生—心血管疾病]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续性诊疗服务导向下北京协和医院门诊转诊模式探索
柳昭羽
王萧冉
王雪
张森诚
刘海民
曾可
任远
周文华
孙学勤
胡冰水
李春厚
《中国医院》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的冠心病风险预测模型构建与比较
岳海涛
何婵婵
成羽攸
张森诚
吴悠
马晶
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
