Real-time prediction of inpatient length of stay for discharge prioritization.

Barnes, Sean; Hamrock, Eric; Toerper, Matthew; Siddiqui, Sauleh; Levin, Scott

Barnes, Sean; Hamrock, Eric; Toerper, Matthew; Siddiqui, Sauleh; Levin, Scott.

Afiliación

Barnes S; Department of Decision, Operations & Information Technologies, Robert H. Smith School of Business, 4352 Van Munching Hall, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA sbarnes@rhsmith.umd.edu.
Hamrock E; Department of Operations Integration, Johns Hopkins Health System, Baltimore, MD, USA.
Toerper M; Department of Emergency Medicine, Johns Hopkins Hospital, Baltimore, MD, USA.
Siddiqui S; Departments of Civil Engineering and Applied Mathematics & Statistics, Johns Hopkins Systems Institute, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA.
Levin S; Department of Emergency Medicine and Civil Engineering, Johns Hopkins Systems Institute, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA.

J Am Med Inform Assoc ; 23(e1): e2-e10, 2016 Apr.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-26253131

Asunto(s)

Administración Hospitalaria; Tiempo de Internación; Aprendizaje Automático; Alta del Paciente; Centros Médicos Académicos; Adulto; Anciano; Femenino; Humanos; Masculino; Maryland; Persona de Mediana Edad; Flujo de Trabajo; Carga de Trabajo

Palabras clave

length of stay; machine learning; operational forecasting; patient flow

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Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Alta del Paciente / Aprendizaje Automático / Administración Hospitalaria / Tiempo de Internación Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Aged / Female / Humans / Male / Middle aged País/Región como asunto: America do norte Idioma: En Revista: J Am Med Inform Assoc Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2016 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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