[发明专利]一种基于模型的机构长期护理住院时间模式分析方法在审
申请号: | 201910144639.X | 申请日: | 2019-02-27 |
公开(公告)号: | CN109887605A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
发明(设计)人: | 莫毓昌 | 申请(专利权)人: | 莫毓昌 |
主分类号: | G16H50/70 | 分类号: | G16H50/70;G16H40/20 |
代理公司: | 泉州市众创致远专利代理事务所(特殊普通合伙) 35241 | 代理人: | 柴淑芳 |
地址: | 321000 浙江省金华市婺*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 长期护理 时间模式 住院 马尔可夫模型 拟合 分析 护理 地方当局 分析处理 管理措施 社会服务 属性参数 数据集 养老院 住宅 居民 | ||
1.一种基于模型的机构长期护理住院时间模式分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、介绍长期护理(LTC)的机构:向患者以及相关人员介绍长期护理(LTC)的机构,LTC主要包括由地方当局运行的社会服务项目,以及机构养老院提供的住宅护理(RC)和护理(NC);
S2、收集数据:收集自地方当局定期收集受其照顾的居民的数据,入院日期、入院地点、转移日期和地点以及出院日期,并记录成表格后存储于数据库内;
S3、模拟ILTC中老年人的流动:使用状态组合来捕获每种类型护理的居民流动情况,并记录于数据库内,RC和NC中的停留时间均遵循coxian分布,A类概率密度函数形式为:fA(t)=-ΦTAexp(QAAt)QAA1,其中ΦA是通过每个成员状态进入类A概率的列向量;
S4、整合居民的特征:检测并记录步骤S3中每种类型的居民的P个属性X:x1、x2、x3...xp(第k个居民的属性i到j的转变率写为:qi,j,k=exp(βTijxk),其中(i≠j));
S5、ILTC中公共资助居民的停留时间模式状态区分:将马尔可夫模型拟合数据集,第一阶段拟合表明RC为一种状态,NC为两种状态;
S6、NC居民的停留时间模式差异的特征纳入:使用两种不同的方法将特性纳入模型,即模型1:作为连续变量在RC中的停留时间,模型2:作为二进制变量在RC中的先前存在时间;
S7、停留时间模式的性别差异记录:将性别作为区别特征区分居民并记录于数据库内;
S8、确定马尔可夫模型的结构:通过公式:L(θ)=(nΣi-1)log{l(θ|ci,ti)},计算n对c和t的对数可能性,随后选择一组θ的值,使对数似然函数最大化,将马尔可夫模型拟合到观测数据中,将马尔可夫模型拟合到整个停留数据长度。
2.根据权利要求1所述的一种基于模型的机构长期护理住院时间模式分析方法,其特征在于:在步骤S3中,所使用的状态组合为短期停留状态或长期停留状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于模型的机构长期护理住院时间模式分析方法,其特征在于:在步骤S7中,用Kaplan-Meier型估计和用Markov模型估计的RC和NC两种性别的幸存者。
4.根据权利要求1所述的一种基于模型的机构长期护理住院时间模式分析方法,其特征在于:在步骤S8中,所有的模型拟合都通过使用通用的优化器(Matlab提供的优化器)最大化对数似然函数实现的。
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