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  1. 医歯学総合研究科
  2. 医歯学総合研究科・博士論文

看護観察記録の文書ベクトル解析を用いた発症・変化の早期発見支援

http://hdl.handle.net/10232/00031779
http://hdl.handle.net/10232/00031779
6b665c9a-5e73-44b0-a18e-1997adcb2862
名前 / ファイル ライセンス アクション
Diss_小牧_祥太郎_ISK614_2021.pdf Diss_小牧_祥太郎_ISK614_2021 (191.7 kB)
Abstract_小牧_祥太郎_4515800057_2021.pdf Abstract_小牧_祥太郎_4515800057_2021 (150.8 kB)
Result_komaki_syuotarou_isk_614.pdf Result_komaki_syuotarou_isk_614 (846.6 kB)
Comments_komaki_syoutarou_isk_614.pdf Comments_komaki_syoutarou_isk_614 (422.3 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2021-08-19
タイトル
タイトル Supporting the early detection of disease onset and change using document vector analysis of nursing observation records
タイトル言語 en
タイトル
タイトル 看護観察記録の文書ベクトル解析を用いた発症・変化の早期発見支援
タイトル言語 ja
著者 小牧, 祥太郎

× 小牧, 祥太郎

WEKO 139623

ja 小牧, 祥太郎

ja-Kana コマキ, ショウタロウ

en Komaki, Syuotarou

Search repository
言語
言語 eng
キーワード
主題言語 en
主題Scheme Other
主題 Narrative Medicine
キーワード
主題言語 en
主題Scheme Other
主題 Patient Safety
キーワード
主題言語 en
主題Scheme Other
主題 Aspiration Pneumonia
キーワード
主題言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine Learning
キーワード
主題言語 en
主題Scheme Other
主題 Natural Language Processing
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
資源タイプ doctoral thesis
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
要約
内容記述タイプ Other
内容記述 Nursing records are an account of patient condition and treatment during their hospital stay. In this study, we developed a system that can automatically analyze nursing records to predict the occurrence of diseases and incidents (e.g., falls). Text vectorization was performed for nursing records and compared with past case data on aspiration pneumonia, to develop an onset prediction system. Nursing records for a patient group that developed aspiration pneumonia during hospitalization and a non-onset control group were randomly assigned to definitive diagnostic (for learning), preliminary survey, and test datasets. Data from the preliminary survey were used to adjust parameters and influencing factors. The final verification used the test data and revealed the highest compatibility to predict the onset of aspiration pneumonia (sensitivity = 90.9%, specificity = 60.3%) with the parameter values of size = 80 (number of dimensions of the sentence vector), window = 13 (number of words before and after the learned word), and min_count = 2 (threshold of wordcount for word to be included). This method represents the foundation for a discovery/warning system using machine-based automated monitoring to predict the onset of diseases and prevent adverse incidents such as falls.

Shotaro Komaki, Fuminori Muranaga, Yumiko Uto, Takashi Iwaanakuchi, Ichiro Kumamoto
Supporting the Early Detection of Disease Onset and Change Using Document Vector Analysis of Nursing Observation Records
Evaluation & the Health Professions 2021
https://doi.org/10.1177/01632787211014270
内容記述言語 en
作成日
日付 2021-07-09
日付タイプ Collected
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
NDC
主題Scheme NDC
主題 490
ファイル(説明)
内容記述 博士論文全文, 博士論文要旨, 最終試験結果の要旨, 論文審査の要旨
公開者・出版者
出版者 SAGE Journals
出版者言語 en
公開者・出版者
出版者 鹿児島大学
出版者言語 ja
公開者・出版者
出版者 カゴシマ ダイガク
出版者言語 ja-Kana
備考
備考 【指導教員:橋口照人 , 宇都由美子】
date.appl
appl 【学位申請日】2021-05-06
学位名
学位名の言語 ja
学位名 博士(医学)
学位名
学位名の言語 en
学位名 Doctor of Philosophy in Medical Science
学位授与機関名
学位授与機関識別子Scheme kakenhi
学位授与機関識別子 17701
学位授与機関名の言語 ja
学位授与機関名 鹿児島大学
学位授与年月日
学位授与年月日 2021-07-15
学位授与番号
学位授与番号 甲総研第614号
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Ver.1 2023-07-25 10:25:47.263372
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