2010
DOI: 10.1590/s0034-89102010005000037
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Modelo preditivo de óbito a partir de dados do Sistema de Informações Hospitalares

Abstract: The hospital mortality risk index was shown to be an appropriate predictor for calculating the expected death rate, and it can be applied to evaluate hospital performance. It is recommended that, in comparing hospitals, the adjustment using the predictive likelihood model for the risk should be used, with stratification according to hospital size.

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“…Por ser hospital de referência da região, muitos casos graves, politraumatismos, pacientes idosos com comorbidades procedentes de outros hospitais, bem como da rede ambulatorial são encaminhados a este serviço. Assim, as topografias mais frequentes da infecção hospitalar são distintas entre os serviços, relacionadas às ofertas assistenciais e cirúrgicas que podem atrair pacientes mais graves e com maior risco de morrer (6) . Particularmente a infecção do sítio cirúrgico depende da capacidade de sua identificação, muitas vezes com início fora do ambiente hospitalar, evento não investigado neste estudo (2) .…”
Section: Discussionunclassified
“…Por ser hospital de referência da região, muitos casos graves, politraumatismos, pacientes idosos com comorbidades procedentes de outros hospitais, bem como da rede ambulatorial são encaminhados a este serviço. Assim, as topografias mais frequentes da infecção hospitalar são distintas entre os serviços, relacionadas às ofertas assistenciais e cirúrgicas que podem atrair pacientes mais graves e com maior risco de morrer (6) . Particularmente a infecção do sítio cirúrgico depende da capacidade de sua identificação, muitas vezes com início fora do ambiente hospitalar, evento não investigado neste estudo (2) .…”
Section: Discussionunclassified
“…The mortality rate was 6.3%. The large-scale hospitals had higher mortality rates than would be expected for the characteristics of the interventions carried out 7 .…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 83%
“…Logistic Regression is a statistical method used to predict the value taken by a categorical variable, usually binary (such as pass/fail, win/lose), from a set of continuous or binary variables. It is used in various topics in healthcare, for example in [Liang et al 2018], [Adler et al 2011] and [Gomes et al 2010].…”
Section: Machine Learning Models For Predictionmentioning
confidence: 99%