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Diagnosis related group grouping study of senile cataract patients based on E-CHAID algorithm 被引量:8
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作者 AiJing Luo Wei-Fu Chang +6 位作者 Zi-Rui Xin Hao Ling Jun-Jie Li Ping-Ping Dai Xuan-Tong Deng Lei Zhang Shao-Gang Li 《International Journal of Ophthalmology(English edition)》 SCIE CAS 2018年第2期308-313,共6页
AIM: To figure out the contributed factors of the hospitalization expenses of senile cataract patients(HECP) and build up an area-specified senile cataract diagnosis related group(DRG) of Shanghai thereby formula... AIM: To figure out the contributed factors of the hospitalization expenses of senile cataract patients(HECP) and build up an area-specified senile cataract diagnosis related group(DRG) of Shanghai thereby formulating the reference range of HECP and providing scientific basis for the fair use and supervision of the health care insurance fund.METHODS: The data was collected from the first page of the medical records of 22 097 hospitalized patients from tertiary hospitals in Shanghai from 2010 to 2012 whose major diagnosis were senile cataract. Firstly, we analyzed the influence factors of HECP using univariate and multivariate analysis. DRG grouping was conducted according to the exhaustive Chi-squared automatic interaction detector(E-CHAID) model, using HECP as target variable. Finally we evaluated the grouping results using non-parametric test such as Kruskal-Wallis H test, RIV, CV, etc.RESULTS: The 6 DRGs were established as well as criterion of HECP, using age, sex, type of surgery and whether complications/comorbidities occurred as the key variables of classification node of senile cataract cases.CONCLUSION: The grouping of senile cataract cases based on E-CHAID algorithm is reasonable. And the criterion of HECP based on DRG can provide a feasible way of management in the fair use and supervision of medical insurance fund. 展开更多
关键词 diagnosis related group senile cataract hospitalization expenses E-chaid algorithm
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基于E-CHAID算法的肺结核患者住院费用DRG分组研究
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作者 丁志伟 周小平 张海燕 《中国医药导报》 2025年第33期63-67,共5页
目的探索肺结核患者疾病诊断相关分组(DRG)方案及费用标准。方法收集首都医科大学附属北京胸科医院2022年1月至2024年12月14756例肺结核住院患者的临床数据。分析影响患者住院费用的因素;将关键影响因素作为决策树输入变量,运用E-CHAID... 目的探索肺结核患者疾病诊断相关分组(DRG)方案及费用标准。方法收集首都医科大学附属北京胸科医院2022年1月至2024年12月14756例肺结核住院患者的临床数据。分析影响患者住院费用的因素;将关键影响因素作为决策树输入变量,运用E-CHAID算法生成DRG分组,并评估组内同质性和组间异质性。结果不同性别、年龄、婚姻状况、付费方式、住院日、其他诊断数量、是否开展手术、是否危重症、入院途径、离院方式的肺结核患者住院费用比较,差异有统计学意义(P<0.01)。性别、年龄、住院日、其他诊断数量、是否开展手术、是否危重症、离院方式是肺结核患者住院费用的影响因素(P<0.01)。E-CHAID算法生成10个DRG分组,不同DRG分组的肺结核患者住院费用比较,差异有统计学意义(P<0.01);变异系数均值0.55。各组内同质性高,组间异质性强,分组合理性良好。结论E-CHAID算法构建的肺结核DRG分组方案符合临床实际,住院日、手术、其他诊断和危重症是费用控制的关键靶点。医院需优化非手术患者住院日管理,强化并发症早期筛查,对高权重危重症组实施标准化诊疗路径。建议结合分组权重动态调整医保支付标准,提升资源利用效率。 展开更多
关键词 疾病诊断相关分组 肺结核 E-chaid算法 决策树模型 住院费用
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基于CHAID算法的肝癌患者住院费用DRGs分组及超限费用影响因素研究 被引量:6
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作者 李晓雨 李文瑾 田立启 《中国社会医学杂志》 2023年第4期497-501,共5页
目的研究某三甲医院肝癌患者住院费用的疾病诊断相关分组(DRGs),为制定肝癌患者住院费用标准以及实施DRG付费提供依据。方法采用决策树模型CHAID算法建立肝癌患者的DRGs病例组合,采用灰色关联分析费用超标患者的住院费用影响因素。结果... 目的研究某三甲医院肝癌患者住院费用的疾病诊断相关分组(DRGs),为制定肝癌患者住院费用标准以及实施DRG付费提供依据。方法采用决策树模型CHAID算法建立肝癌患者的DRGs病例组合,采用灰色关联分析费用超标患者的住院费用影响因素。结果样本病例共形成8个DRGs分组,8个分组的总体方差减少系数RIV值为87.8%,组间异质性较高且各组的变异系数CV值均小于1,各组内变异程度较小,说明分组效果较好。灰色关联分析结果显示,药费(0.701)、治疗费(0.682)及耗材费(0.681)是影响费用超标患者住院费用的重要因素。结论肝癌病例分组合理,药费是线外患者住院费用的最重要影响因素。 展开更多
关键词 肝癌 疾病诊断相关分组 chaid算法 灰色关联分析 住院费
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基于Bagging集成CHAID决策树算法的神东矿区煤灰熔融温度预测 被引量:1
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作者 张挺 李寒旭 +1 位作者 张晔 陈和荆 《广州化工》 CAS 2022年第14期179-183,188,共6页
为了预防神东煤在气化过程中结渣的问题,以部分神东矿区煤的灰成分为自变量,灰熔点软化温度ST和流动温度FT为因变量,建立了Bagging集成CHAID决策树算法的灰熔点预测模型。结果表明:针对本文数据集,CHAID决策树最大树深度设置为5,决策树... 为了预防神东煤在气化过程中结渣的问题,以部分神东矿区煤的灰成分为自变量,灰熔点软化温度ST和流动温度FT为因变量,建立了Bagging集成CHAID决策树算法的灰熔点预测模型。结果表明:针对本文数据集,CHAID决策树最大树深度设置为5,决策树个数设置为10的模型预测效果最好;模型对小样本的FT预测精度略高于ST预测精度。因此,基于Bagging集成CHAID决策树预测煤灰熔融温度模型对气化炉的安全稳定运行提供重要指导。 展开更多
关键词 神东矿区煤 Bagging集成算法 chaid决策树算法 灰熔融温度 灰成分
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卡方自动交叉检验在人群细分中的应用 被引量:9
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作者 张红涛 王二平 陈毅文 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2007年第3期552-558,共7页
卡方自动交叉检验(CHi-squared Automatic Interaction Detector,CHAID)是一种定性的统计分类技术,主要解决根据一个因变量的不同反应确定若干预测变量的特征问题。这种算法模型可广泛应用于社会调查和市场细分中,根据不同的目的细分人... 卡方自动交叉检验(CHi-squared Automatic Interaction Detector,CHAID)是一种定性的统计分类技术,主要解决根据一个因变量的不同反应确定若干预测变量的特征问题。这种算法模型可广泛应用于社会调查和市场细分中,根据不同的目的细分人群。该文主要介绍了CHAID算法模型的概念和发展,理论基础和应用过程,以及其效度检验方法,并将其与Logit模型等作了比较,指出其优势和局限。最后提出了研究展望。 展开更多
关键词 chaid算法模型 LOGIT模型 分类.
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基于数据挖掘的重大错报风险识别和评估研究 被引量:5
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作者 徐静 李俊林 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第6期79-85,共7页
基于现代风险导向审计理论,运用数据挖掘方法,选取2001-2020年因财务报表重大错报被出具保留和否定意见的上市公司为样本,构建基于CHAID算法的重大错报分类预测模型,从中识别重大错报的基本特征,挖掘重大错报与否的决策规则。结果表明:... 基于现代风险导向审计理论,运用数据挖掘方法,选取2001-2020年因财务报表重大错报被出具保留和否定意见的上市公司为样本,构建基于CHAID算法的重大错报分类预测模型,从中识别重大错报的基本特征,挖掘重大错报与否的决策规则。结果表明:流动性差、盈利能力不足、长期偿债能力弱的上市公司,在较高的置信水平上存在高重大错报风险;模型总体正确率为97.17%,分类效果较为理想。鉴于此,能够为识别、评估和预测财务报表重大错报风险提供线索。 展开更多
关键词 数据挖掘 重大错报风险 chaid算法 分类预测 决策规则
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基于大数据分析的高校贫困生精准资助策略研究 被引量:15
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作者 欧阳铁磊 叶玲肖 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期45-47,129,共4页
精准扶贫成为国家当前一项重要工作。对高校而言,如何分辨真正的贫困生是难点。根据现有的贫困生名单,通过分析校园卡消费数据将学生分成两类统计消费特征,分析出消费金额和消费次数之间的相关性,研究贫困生的消费观点和预测消费特征。... 精准扶贫成为国家当前一项重要工作。对高校而言,如何分辨真正的贫困生是难点。根据现有的贫困生名单,通过分析校园卡消费数据将学生分成两类统计消费特征,分析出消费金额和消费次数之间的相关性,研究贫困生的消费观点和预测消费特征。采用CHAID算法,找出最佳分组变量和分组点,设计判别贫困生的模型。实验结果表明,该模型能较好判别贫困生,找出疑似非贫困生以及具有过度贫困消费特征的学生,为学校资助贫困生提供数据参考。 展开更多
关键词 特征分析 贫困生判定 校园卡消费数据 chaid算法
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体育锻炼、消费意愿与满意度的决策树研究 被引量:2
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作者 樊晓飞 闫寒 陈海波 《南京体育学院学报》 2022年第11期47-54,共8页
从体育锻炼、消费意愿层面探讨其对体育消费满意度的影响。以国内居民为调查对象,共回收有效问卷456份,体育锻炼从单次运动时间、运动频率、是否有运动计划、最常运动方式来表征,消费意愿则对量表应用因子分析模型加以测度。利用决策树C... 从体育锻炼、消费意愿层面探讨其对体育消费满意度的影响。以国内居民为调查对象,共回收有效问卷456份,体育锻炼从单次运动时间、运动频率、是否有运动计划、最常运动方式来表征,消费意愿则对量表应用因子分析模型加以测度。利用决策树CHAID算法模型对数据进行分析与建模,结果显示:消费意愿中影响满意度的重要因素为产品倾向与广告引力因子和收入与时间边际消费倾向因子,表明优质的体育产品会激发人们体育消费的欲望和需求,如果收入和时间能有效增加亦会带来更多的体育消费;体育锻炼中影响满意度的主要因素为单次运动时间和运动频率,表明运动时间对体育消费满意度有关键影响,运动频率高的消费者满意度显著高于运动频率低的消费者满意度。 展开更多
关键词 体育锻炼 消费意愿 满意度 决策树 chaid算法
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基于决策树CHAID算法老年性白内障患者DRGs分组研究 被引量:5
9
作者 张蕾 王圣友 《中国病案》 2019年第10期55-59,共5页
目的通过了解影响老年性白内障患者住院医疗费用影响因素,建立具有上海地区特色的老年性白内障DRGs病例分组,从而制定老年性白内障患者住院费用发生额度的参考范围,为实现医保基金的合理使用与监管提供科学依据。方法数据来源于2010年-2... 目的通过了解影响老年性白内障患者住院医疗费用影响因素,建立具有上海地区特色的老年性白内障DRGs病例分组,从而制定老年性白内障患者住院费用发生额度的参考范围,为实现医保基金的合理使用与监管提供科学依据。方法数据来源于2010年-2012年上海市三级医院以老年性白内障为主要诊断的13 405例住院患者的病案首页,首先利用单因素和多因素方法分析患者住院医疗费用的影响因素,然后以患者住院医疗费用作为目标变量,通过CHAID模型构建DRGs病例分组,最后采用非参数检验Kruskal-WallisH检验、RIV、CV等评价指标分析和评价分组结果。结果以性别、入院时情况、手术类型、是否合并症作为老年性白内障病例分类节点的关键变量,建立了7个DRGs组及住院费用标准。结论基于CHAID算法的老年性白内障病例分组合理。采用中位数法制定费用参考值以及采用75%+1.5Q作为费用超标的阀值可为实际工作中制定合理的老年性白内障住院医疗费用补偿标准提供依据。 展开更多
关键词 疾病诊断相关分组(DRGs) 老年性白内障 住院费用 chaid算法
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基于决策树模型脑内出血患者DRGs分组分析
10
作者 曹丙艳 房振胜 +3 位作者 刘钢 朱锋 唐欣元 赵旭 《中国病案》 2025年第3期47-52,共6页
目的通过研究脑内出血患者的DRGs病例组合分组及支付标准,为本地区相关部门优化该病种住院费用分组及医院合理控制住院费用提供参考依据。方法收集某三甲综合医院2022年1月1日—2024年5月31日脑内出血患者(ICD-10编码I61)住院病案首页... 目的通过研究脑内出血患者的DRGs病例组合分组及支付标准,为本地区相关部门优化该病种住院费用分组及医院合理控制住院费用提供参考依据。方法收集某三甲综合医院2022年1月1日—2024年5月31日脑内出血患者(ICD-10编码I61)住院病案首页信息共计1004例。利用单因素分析和多元线性逐步回归方法,筛选出住院费用分类节点变量,运用决策树(CHAID)算法建立脑内出血患者DRGs病例组合模型。结果脑内出血患者住院费用范围4398.59~213091.06元,平均值为39624.35,中位数为22823.01元,四分位数间距为43073.20元。以是否使用呼吸机治疗、住院天数、是否转科、是否合并肺炎、是否气管切开、是否手术为分类节点,最终产生8个病例组合,各组内CV值均小于1,组内同质性较好,不同组内费用差异有统计学意义,组间异质性较好。其中DRGs3组(未使用呼吸机,住院天数≤14天、发生转科)超额患者占比最多,DRGs2组(未使用呼吸机、住院天数>14天、未发生转科)超额费用占比最高,应重点监控。结论利用CHAID决策树模型构建的脑内出血患者住院费用分组合理,该分组方案可为本地区相关部门优化分组方案及医院控制住院费用、优化资源配置提供一定参考。 展开更多
关键词 脑内出血 病例组合 住院费用 chaid算法
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基于BP神经网络、随机森林和决策树建立早期慢性乙型病毒性肝炎肝硬化无创诊断模型 被引量:10
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作者 唐艳芳 刘旭东 +2 位作者 吕萍 林海 温映华 《重庆医学》 CAS 2022年第7期1161-1166,共6页
目的探讨BP神经网络模型、随机森林模型和决策树CHAID算法模型对早期慢性乙型病毒性肝炎肝硬化的诊断价值。方法收集2018年1月至2019年8月在该院住院且行肝组织活检的106例慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染者的临床资料,包括人口学、中医四诊... 目的探讨BP神经网络模型、随机森林模型和决策树CHAID算法模型对早期慢性乙型病毒性肝炎肝硬化的诊断价值。方法收集2018年1月至2019年8月在该院住院且行肝组织活检的106例慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染者的临床资料,包括人口学、中医四诊资料、生化指标、肝脏硬度值(LSM)及肝组织病理学结果等参数,采用SPSS18.0软件进行非参数检验和χ^(2)检验,经单因素分析,筛选出对早期肝硬化有统计学差异的指标作为自变量,以有无肝硬化作为因变量,分别建立BP神经网络、随机森林和决策树CHAID算法模型,通过计算3个模型的正确率、错误率、混淆矩阵、灵敏度、特异度、约登指数、阳性预测值、阴性预测值、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)值等来评价和比较3种模型的优劣。结果成功建立了早期慢性乙型病毒性肝炎肝硬化无创诊断模型,在训练组样本和测试组样本中,随机森林算法模型预测正确率(84%,100%)、灵敏度(0.813,1.000)、约登指数(0.701,1.000),ROC AUC(0.896,1.000)均高于BP神经网络算法模型和决策树CHAID算法模型。结论基于随机森林算法的诊断模型建立可以准确判断早期慢性乙型肝炎肝硬化,其预测能力优于BP神经网络模型算法模型和决策树CHAID算法模型,具有良好的临床应用价值。 展开更多
关键词 乙型肝炎肝硬化 BP神经网络 随机森林 决策树chaid算法 无创性诊断
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后扶贫时代中国农村相对贫困的一种测定方法与应用研究 被引量:8
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作者 郑瑞坤 向书坚 《数量经济技术经济研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期144-162,共19页
研究目标:从需求层次递进结构出发,设计一种后扶贫时代中国农村相对贫困的测量方法。研究方法:根据相对贫困的内涵,改进卡方自动交互检测(CHAID)模型方法,将整体人群利用"支出-收入"回归算法进行分类,从全部"支出-收入&q... 研究目标:从需求层次递进结构出发,设计一种后扶贫时代中国农村相对贫困的测量方法。研究方法:根据相对贫困的内涵,改进卡方自动交互检测(CHAID)模型方法,将整体人群利用"支出-收入"回归算法进行分类,从全部"支出-收入"分类组中挑选相对低的组作为农村相对贫困样本组,以样本组最低收入值推断农村相对贫困线测度相对贫困人口。研究发现:CHAID模型的方法功能与相对贫困测量内容及指标间的理论关系吻合,能够跟踪绝对贫困消除后人的需求变化进而反映出相对贫困状态;与绝对贫困标准测量方法相比,CHAID方法保留了相同的收入测量指标,在相同需求范围内同样利用了线性回归方法,使贫困标准转换时基本原理不变,有助于国家扶贫经验的持续推进。研究创新:借鉴国际相对贫困标准比例法与指数法的收入指标与多维特征,通过非线性多元统计功能及递归原理实现了追踪人的需求变化以及归类相同需求人群的功能,实现了对相对贫困人口的测度。避免了比例法无法考察相对贫困内容及受数据分布形态影响的不足,同时也规避了指数法多维指标选取的主观性。研究价值:为绝对贫困消除后如何度量相对贫困提供了一种方案,丰富了"建立解决相对贫困长效机制"的理论体系。 展开更多
关键词 绝对贫困 相对贫困 贫困标准 卡方自动交互检测算法
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