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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제1호
발행연도
2015.1
수록면
407 - 421 (15page)

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본 연구는 허혈성 심장질환 입원환자의 효율적 재원일수 관리방안 제시를 위해 퇴원손상심층조사 자료를 이용하여 허혈성 심장질환 입원환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발하고, 이를 기반으로 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수 변이요인을 파악하고자 하였다. 수집된 퇴원손상심층조사 자료 중 허혈성 심장질환 입원환자 29,958명을 대상으로 동반상병 보정 방법 및 데이터마이닝 기법을 이용하여 허혈성 심장질환 입원환자에 대한 중증도 보정 재원일수 모형을 개발한 결과 CCS(clinical classification software) 동반상병 보정 방법을 이용한 의사결정나무 모형이 가장 우수하였으며, 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수에 영향을 미치는 요인은 관상동맥우회술 시행 여부, 수술 또는 치료의 합병증 동반 여부, 주진단, 입원경로 등으로 나타났다. 개발된 중증도 보정 모형을 기반으로 허혈성 심장질환 입원환자의 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이를 파악한 결과 진료비지불방법, 병상 규모, 의료기관 소재지 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 허혈성 심장질환 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 과잉진료에 대한 모니터링과 모형의 의료정보시스템 적용 등에 방안 마련이 필요하다.
#허혈성 심장질환 #재원일수 #중증도 보정 모형 #데이터마이닝 #ischemic heart disease #LOS #length of stay) #severity-adjusted model #data-mining

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