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基于 R 的 Apriori 算法在超长住院患者信息挖掘中的应用 [中文引用][英文引用]

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出版年·卷·期(页码):2016·17·第12期(52-54)
DOI: 2
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摘要 目的 使用 Apriori 算法查找某院 2014 年-2015 年住院天数超过 30 天的超长住院患者病案首页各指标中的关联规则,以期能够分析超长住院的内在原因,并且为缩短患者的住院天数提供思路。 方法 利用 R 语言的 arules 包中的生成关联规则的 apriori 函数,编写程序将数据导入系统,探索选取的 2011 版病案首页中超长住院日患者的包括性别、年龄、出院诊断、是否手术等 20 个指标是否存在关联规则,并分析其原因。 结果 根据编写的程序,共获得 329 834 条强关联规则,得到如下的规则住院天数为 31 天~40天且出院诊断首位为 Z 的患者,其费用一般为 50000 元以下;呼吸病区的患者住院期间一般需使用抗菌药物;骨科出院患者的年龄多为 19 岁~30 岁;神内病区、呼吸病区、肿瘤病区出院的超长住院患者通常不进行手术治疗;而心外病区、骨科病区、普外病区则通常要进行手术治疗。 结论 通过关联规则分析,可以找到超长住院的原因,为减少患者的住院天数提供思路。

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中文著录格式: 杜,军①,郭慧敏①,*,曾昭宇①,黄路非①,杨建南②.基于 R 的 Apriori 算法在超长住院患者信息挖掘中的应用.《中国病案》杂志社,2016,17(12):52-54.
英文著录格式: ..No Title Settings,2016,17(12):52-54.

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