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引文資料
題名:
以決策樹模型探討未開立慢性病連續處方之影響因子
書刊名:
資訊管理學報
作者:
蔡佳玲
/
洪新原
/
袁繼銓
作者(外文):
Tsai, Chia-ling
/
Hung, Shin-yuan
/
Chuan, Yuan-chi
出版日期:
2011
卷期:
18:4
頁次:
頁139-164
主題關鍵詞:
慢性病連續處方箋
;
影響因子
;
資料探勘
;
決策樹
;
Refilled chronic disease prescriptions
;
Influencing factors
;
Data mining
;
Decision tree
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
9
點閱:82
中央健康保險局為方便病情穩定之慢性病患者就醫,因而推廣慢性病連續處方箋制 度,以提供病患做週期性取藥,藉以降低平均門診次數,並且避免非必要之醫療支出。 本研究以健保局資料庫為研究材枓,探討2007年全國醫院層級之門診慢性病案件,符合 慢性病連續處方箋開立條件之開立與未開立慢性連續處方箋之記錄,運用C 5.0決策樹演 算法之分類功能,將慢性病連續處方箋開立與否之影響因子生成決策樹模型與規則集。 本研究以「是否開立慢性病連續處方箋」為分類欄位,來探討醫院權屬別、醫院層級 別、醫事機構區域別、醫師性別、醫師年齡、科別、醫師平均每日看診量、患者性別、 患者年齡、慢性病疾病範圍等十項因子之區別能力,期能找出慢性病連續處方箋開立與 否之影響因素。 研究結果顯示決策樹模型整體正確率達79.31%,在開立與未開立慢性病連續處方規 則集中,有六條符合開立條件而未開立慢性病連續處方箋之描述規則。分析結果發現: 首先,有相關影響性之因子共八項(除了患者年齡與患者性別)。其次,有二十一條符 合開立條件而選擇開立慢性病連續處方箋之描述規則,有相關影響性之因子共九項(除 了患者性別)。最後,在醫院權屬別、醫院層級別、就醫科別等十項因子中,就醫科別 與醫院層級別二項因子,對開立與未開立慢性連續處方箋之規則描述,最具有決定性影 響。
以文找文
In order to make things easy for patients with stable chronic diseases, Bureau of National Health Insurance (BNHI) popularizes the refilled chronic disease prescriptions (RCDP). Thus, the patients can get the medicine periodically to decrease the average number of times of outpatient services and to avoid unnecessary medical expenses. This study used the database in Bureau of National Health Insurance to investigate the outpatient cases of chronic illness in 2007 which conform to the conditions of refilled chronic disease prescriptions but refilled prescriptions are not prescribed in various levels of hospitals in our county. The C 5.0 decision tree algorithm was taken to generate the decision tree model and rules. “Prescribing refilled prescriptions or not” is the classification outcome and ten factors including hospital ownership, level of hospital, region of medical institute, gender of doctor, age of doctor, division of medical care, average outpatient service per day, gender of patient, age of patient and chronic illness scope are used to predict “prescribing or not prescribing refilled prescriptions”. The findings show that the overall accuracy of the Decision Tree Model reaches 79.31%. Six useful rules were found. Eight factors including hospital ownership, level of hospital, region of medical institute, division of medical care, average outpatient service per day, gender of patient, age of patient and chronic illness scope, were also identified as influencing factors. Finally, implications from the findings are also provided.
以文找文
期刊論文
1.
龔佩珍、呂嘉欣、蔡文正(20070200)。基層醫師釋出慢性病連續處方箋之意願及相關因素。臺灣公共衛生雜誌,26(1),26-37。
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2.
簡禎富、林國勝(20061000)。建構cDNA生物晶片之二元資料挖礦模式及其實證研究。資訊管理學報,13(4),133-159。
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3.
王偉驎、林文燦、賴政皓、陳慧敏(20080800)。應用資料探勘技術提升急診醫學檢傷分類之一致性--以臺灣某醫學中心急診醫學部為例。品質學報,15(4),283-291。
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4.
Hui, S. C.、Jha, G.(2000)。Data mining for customer service support。Information and Management,38(1),1-13。
5.
Fayyad, U. M.、Piatetsky-Shapiro, G.、Smyth, Padhraic、The, K. D. D.(1996)。Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data。Communications of the ACM,39(11),27-33。
6.
劉嘉年、楊志良(20061000)。門診醫師以抗生素治療上呼吸道感染症與急性支氣管炎的影響因素與介入策略。臺灣公共衛生雜誌,25(5),330-339。
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7.
何蘊芳、林慧玲、蔡瑜珍、邱士峰、賴玉花、何富蕙、林芬如(2006)。門診患者對慢性病連續處方箋的認知。臺灣醫學,10(5),578-585。
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8.
戴建耘、盧治均、廖秋惠(2007)。應用Data Mining建置一分類模型。Electronic Commerce Studies,5(1),109-123。
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9.
Letourneau, S.、Famili, F.、Matwin, S.(1999)。Data mining for prediction of aircraft component replacement。IEEE Intelligent Systems and their Applications,14(6),59-66。
10.
Nattkemper, T. W.、Arnrich, B.、Lichte, O.、Timm, W.、Degenhard, A.、Pointon, L.、Hayes, C.、Leach, M.O.(2005)。Evaluation of radiological features for breast tumor classification in clinical screening。Artificial Intelligence in Medicine,34(2),129-139。
11.
Park, M.、Park, J.S.、Kim, C.N.、Park, K.M.、Kwon, Y.S.(2006)。Knowledge discovery in nursing minimum data set using data mining。Taehan Kanho Hakhoe,36(4),652-661。
12.
Safavian, S. R.、Landgrebe, D.(1991)。A Survey of decision tree classifier Methodology。IEEE Transactions on Systems,21(3),660-674。
13.
Brossette, S.E.、Hymel, P.A. Jr.(2008)。Data mining and infection control。Clin Lab Med,28(1),119-126。
研究報告
1.
何蘊芳(2004)。慢性病連續處方箋釋出成效之探討與推廣。台北。
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2.
中央健康保險局(2007)。96年第4季醫院總额專業醫療服務品質報告。
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3.
蔡端真(2005)。南部地區慢性病連續處方調劑現況及相關因素分析。
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學位論文
1.
張雅雯(2002)。醫療利用可近性─臺灣老人之實證研究(碩士論文)。國立中央大學,桃園。
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圖書
1.
Berry, M. J. A.、Linoff, G. S.(1997)。Data Mining Technique: For Marketing, Sale, and Customer Support。New York:Wiley。
2.
Cabena, P.、Hadjinian, P.、Stadler, R.、Verhees, J.、Zanasi, A.(1997)。Discovering data mining: From concept to implementation。Upper Saddle River, New Jersey:Prentice Hall。
3.
Han, Jiawei、Kamber, Micheline(2000)。Data mining: Concepts and techniques。Morgan Kaufmann Publishers。
4.
Hair, Joseph F. Jr.、Anderson, Rolph E.、Tatham, Ronald L.、Black, William C.(1995)。Multivariate Data Analysis: with Readings。Prentice Hall。
其他
1.
Quinlan, J.R.(2003)。C5.0 Online Tutorial,http://www.rulequest.。
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