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不同决策树算法建立DRGs模型的差异 [中文引用][英文引用]

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作者：杜剑亮 刘骏峰 陈 倩 
作者(英文)： 
单位：广州市 中山大学附属第一医院 
单位(英文)： 
关键词：决策树 DRGs 诊断相关分组 CART CHAID E-CHAID 
关键词(英文)： 
分类号：
出版年·卷·期（页码）：2014·15·第7期（38-41）
DOI: 1
-----摘要：----------------------------------------------------------------- --------------------------

摘要 目的 通过分析不同决策树算法的数据差异，探讨最为适合建立DRG 模型的算法。方法 择2007 年1 月-2012 年9 月病案首页第一诊断为呼吸系统疾病的12984 病案，分别采用CART、CHAID 和E-CHAID 三种决策树算法建立DRGs 模型，并比较模型间的差异。结果 CART 算法建立的DRGs 模型包括12 个DRGs 组，使用了6 个分组因素，最重要的分组因素为疾病严重程度，模型的Risk 值为0.449。CHAID 算法建立的DRGs 模型包括20 个DRGs 组，只使用了5 个分组因素，分组因素中不包括有无输血，最重要的分组因素为有无手术，模型的Risk 值为0.448。E-CHAID 算法建立的DRGs 模型包括15 个DRGs 组，使用了6 个分组因素，最重要的分组因素为疾病严重程度，模型的Risk 值为0.445。结论 通过比较后可认为E-CHAID 算法要比其他两种算法更适合于建立DRGs 模型。

-----英文摘要：------------------------------------------------------------- --------------------------

-----参考文献：------------------------------------------------------------- --------------------------

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中文著录格式: 杜剑亮,刘骏峰,陈,倩.不同决策树算法建立DRGs模型的差异.《中国病案》杂志社,2014,15(7):38-41.
英文著录格式: ..No Title Settings,2014,15(7):38-41.

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