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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]

作者:杜剑亮 刘骏峰   
作者(英文): 
单位(英文): 
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出版年·卷·期(页码):2014·15·第7期(38-41)
DOI: 1
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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。

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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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