Модели прогнозирования непосещения педиатрических амбулаторных приемов

Непосещение педиатрических амбулаторных приемов является частой и актуальной проблемой общественного здравоохранения.

Используя различные подходы, можно построить модели прогнозирования неявок, и эти модели можно использовать для разработки стратегий, направленных на сокращение неявок. Однако прогнозные модели имеют ограничения, и неясно, какой метод их создания является лучшим. Независимо от стратегии, использованной для построения прогнозной модели, дискриминация, измеряемая как площадь под кривой, имеет потолок около 0,80. Это означает, что модели не обладают 100%-ной способностью различать неявки и, следовательно, в определенной части случаев они будут неверными. Эта ошибка классификации ограничивает диагностические возможности всех моделей и, следовательно, их применение в реальных жизненных ситуациях. Несмотря на все это, ограничения прогнозных моделей мало изучены.

Принимая во внимание негативные последствия непосещения, возможность создания прогностических моделей и использования их для разработки стратегий по сокращению непосещений, мы предлагаем генерировать модели прогнозирования непосещений для амбулаторных приемов, используя традиционную логистическую регрессию и методы машинного обучения. оценить их диагностическую эффективность и, наконец, выявить и охарактеризовать популяцию, ошибочно классифицированную с помощью прогностических моделей.