Multiple regression model to analyze the total LOS for patients undergoing laparoscopic appendectomy.

Trunfio, Teresa Angela; Scala, Arianna; Giglio, Cristiana; Rossi, Giovanni; Borrelli, Anna; Romano, Maria; Improta, Giovanni

Trunfio, Teresa Angela; Scala, Arianna; Giglio, Cristiana; Rossi, Giovanni; Borrelli, Anna; Romano, Maria; Improta, Giovanni.

Afiliação

Trunfio TA; Department of Advanced Biomedical Sciences, University Hospital of Naples 'Federico II', Naples, Italy.
Scala A; Department of Public Health, University of Naples "Federico II", Naples, Italy. ariannascala7@gmail.com.
Giglio C; University of Rome "La Sapienza", Rome, Italy.
Rossi G; "San Giovanni di Dio e Ruggi d'Aragona" University Hospital, Salerno, Italy.
Borrelli A; "San Giovanni di Dio e Ruggi d'Aragona" University Hospital, Salerno, Italy.
Romano M; Department of Electrical Engineering and Information Technology, University of Study of Naples "Federico II", Naples, Italy.
Improta G; Department of Public Health, University of Naples "Federico II", Naples, Italy.

BMC Med Inform Decis Mak ; 22(1): 141, 2022 05 24.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35610697

Assuntos

Apendicectomia; Laparoscopia; Apendicectomia/métodos; Hospitalização; Hospitais; Humanos; Tempo de Internação; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

Appendectomy; Length of stay; Multiple linear regression; Public health

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Apendicectomia / Laparoscopia Tipo de estudo: Guideline / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Med Inform Decis Mak Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália

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