Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Predicting the Risk of Future Hospitalization
Ansvarig organisation
2010 (Engelska)Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat) PublishedAlternativ titel
Predicering av risken för framtida intagning på sjukhus (Svenska)
Abstract [en]

Elderly over 80 is the fastest growing segment of the Swedish population. With this increase in age the proportion of people with more than one chronic disease, multiple prescribed drugs, and disabilities is getting larger. At the same time, hospitalization accounts for a large amount of the total cost of healthcare. We hypothesize that the number and duration of these hospitalizations could be reduced if the primary care was given suitable tools to predict the risk and/or duration of hospitalization, which then could be used as a basis for providing suitable interventions. In this paper, we investigate the possibility to learn how to predict the risk of hospitalization of the elderly by mining patient data, in terms of age, sex, as well as diseases and prescribed drugs for a large number of patients. We have obtained diagnosis and drug use data from 2006, and associate these data with the number of days of hospitalization from 2007 for 406,272 subjects from the Östergötland county healthcare database. We suggest a data mining approach for automatically generating prediction models and empirically compare two learning algorithms on the problem of predicting the risk for hospitalization.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Bilbao: IEEE Press , 2010.
Nyckelord [en]
intervention, co-morbidity, prediction
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Medicin och hälsovetenskap Folkhälsovetenskap, global hälsa, socialmedicin och epidemiologi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:bth-7720DOI: 10.1109/DEXA.2010.43Lokalt ID: oai:bth.se:forskinfo7DDA03F8D6009BBCC12577C300333627OAI: oai:DiVA.org:bth-7720DiVA, id: diva2:835372
Konferens
Second International Workshop on Database Technology for Data Management in Life Sciences and Medicine
Tillgänglig från: 2012-09-18 Skapad: 2010-10-21 Senast uppdaterad: 2018-01-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(181 kB)167 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 181 kBChecksumma SHA-512
154159bc20a06fabdfc766b9b47c43b2a3e5712ada70ec88b8776c0fa9f296fc278b98d2c9f868c4b60b21e2aa92ef5631906d76b1645ef17387d47eca1a987b
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Lavesson, Niklas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Lavesson, Niklas
Datavetenskap (datalogi)Medicin och hälsovetenskapFolkhälsovetenskap, global hälsa, socialmedicin och epidemiologi

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 167 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 137 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf