小児科外来予約における欠席予測モデル

小児外来の予約の不参加は、頻繁に発生する関連する公衆衛生上の問題です。

さまざまなアプローチを使用すると、欠席予測モデルを構築することができ、これらのモデルを使用して、ノーショーを減らすことを目的とした戦略を導くことができます。 ただし、予測モデルには制限があり、予測モデルを生成する最適な方法は不明です。 予測モデルの構築に使用される戦略に関係なく、曲線下の面積として測定される識別には、約 0.80 の上限があります。 これは、モデルがノーショーを 100% 識別する能力を持っていないため、一定の割合でモデルが間違っていることを意味します。 この分類エラーにより、すべてのモデルの診断パフォーマンスが制限され、したがって実際の状況でのアプリケーションが制限されます。 これらすべてにもかかわらず、予測モデルの限界についてはほとんど調査されていません。

不登校の悪影響、予測モデルを生成し、それを不登校削減戦略の指針として使用する可能性を考慮して、従来のロジスティック回帰と機械学習技術を使用して外来予約の不登校予測モデルを生成することを提案します。診断パフォーマンスを評価し、最後に、予測モデルによって誤って分類された母集団を特定して特徴付けます。