【摘 要】
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目的通过分析不同决策树算法的数据差异,探讨最为适合建立DRG模型的算法。方法择2007年1月-2012年9月病案首页第一诊断为呼吸系统疾病的12984病案,分别采用CART、CHAID和E-CH
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目的通过分析不同决策树算法的数据差异,探讨最为适合建立DRG模型的算法。方法择2007年1月-2012年9月病案首页第一诊断为呼吸系统疾病的12984病案,分别采用CART、CHAID和E-CHAID三种决策树算法建立DRGs模型,并比较模型间的差异。结果 CART算法建立的DRGs模型包括12个DRGs组,使用了6个分组因素,最重要的分组因素为疾病严重程度,模型的Risk值为0.449。CHAID算法建立的DRGs模型包括20个DRGs组,只使用了5个分组因素,分组因素中不包括有无输血,最重要的分组因素为有无手术,模型的Risk值为0.448。E-CHAID算法建立的DRGs模型包括15个DRGs组,使用了6个分组因素,最重要的分组因素为疾病严重程度,模型的Risk值为0.445。结论通过比较后可认为E-CHAID算法要比其他两种算法更适合于建立DRGs模型。
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