识别可能返回医院的患者的新方法可以减少未来的入伍

经常性，无计划的入院的入院 - 当患者在出院后不久恢复并被要求的患者或相关条件 - 是全世界的挑战。许多研究人员审查了如何预测他们以及如何理解为他们提供贡献的因素。一项新的研究看着入院的风险如何通过慢性疾病的患者对以色列的急诊部门（EDS）进行多次访问。该研究探讨了一种方法来确定更有可能被预留的患者群体的不同群体，所以医学专业人员可以进行干预，以防止或减少未来的入伍的可能性。

该研究，由Carnegie Mellon University的研究人员在匹兹堡和Kiro Ono ono Aconemic College，出现在MIS季度。

“了解经常医院招生和预测其可能性的人的疾病进展的差异阅览方随着他们从ED访问转变为住院，是制定政策和干预措施，以最大限度地减少对患者和社会的不利结果的政策和干预措施，“Carnegie Mellon Unionds的Heinz College of Carnegie Mellon University的Heinz College of Southored College的管理科学和医疗保健信息学教授。

“我们的目标是看看我们是否可以预测每次入院，以防止未来的再入伍。我们希望如果在该过程中提前有其他信息，他们可以介入早期以避免患者返回。”

没有仅仅一次或两次，但多次有两次或两次的患者对医疗保健系统具有昂贵和挑战性。许多先前的研究通过专注于一种条件来研究这个问题，例如充血性心力衰竭。这项研究看着患有多种慢性病症的患者中的入院风险。研究表明，在出院后30天内，更有可能在医院预留多重慢性条件的患者比没有慢性病的那些。

大多数事先研究也使用基于患者最近访问医院或第一次入院的信息，以预测随后的再入院的可能性。这项研究跟随患者多次访问：预测患者未来入伍的风险，研究人员将统计和机器学习方法应用于来自多个慢性病患者的电子健康记录和频繁入院的信息，并持续访问ED和续集从2005年到2008年。

具体而言，使用来自16,117名患者入学的信息，该研究试图了解入院的风险如何在1至11次预留的慢性患者中对ED进行5比12.研究人员将患者聚集成高，中等和低风险的群体，然后基于每位患者的一系列特征产生了关于其后续入伍的可能性的预测，例如年龄，性别和慢性条件的数量和事先住宿在医院。

研究人员发现，随着时间的推移，跟踪多种阅约可以帮助根据他们寻求紧急护理和被预留的模式来识别特定的患者群体。这些数据LED研究人员发现三个与入伍的进展相关的不同轨迹，其中一小组患者随着时间的推移，一大程度地显示了再次入学的可能性，这是一个具有低位的大量群体，以及随着时间的推移而表现出变化的阶段的大型群体。捕获患者人口的异质性。

研究还发现,30天重新接纳率显著不同的年龄、性别、肌酐水平(浪费产品磨损的肌肉),慢性疾病,和住院时间,测量在每个访问。这一发现可能会允许早期识别的病人更有可能重新接纳,反过来,可以为这些患者制定有针对性的干预措施和个性化的出院后计划。

“根据我们的研究结果，高风险的患者可以先确定，这将在适当的和及时干预住院和动态环境中进行协调和个性化护理，以及更好地配置资源伊诺学术学院高级讲师Ben-Assuli的暗示，他共同调整了这项研究。

作者承认，他们的研究仅限于多重慢性条件的患者，因此需要额外的研究来调查多种重新进入耐心没有慢性疾病。此外，缺乏关于患者死亡率的数据的可用性阻碍了对这一重要结果的调查。

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