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Die Covid-19-Pandemie 2020 hat gezeigt, dass kurzfristige lokale oder längerfristige nationale Krisensituationen zu einer Aus- und Überlastung der intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten führen können. Die aktuellen Entwicklungen im Pflegebereich, bei denen Pflegekräfte zur Mangelressource werden, schränken die postoperative Versorgung von Patientinnen und Patienten weiter ein. Auf der Basis einer klinischen Studie wurde untersucht, ob sich die Verweildauer von telemedizinisch betreuten Patienten mit Hilfe maschineller Lernverfahren vorhersagen lässt, um in Krisensituationen die Behandlungs- und Versorgungskapazitäten zu entlasten.

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Ermittlung elektiver Risikopatienten mittels Bayes’scher Netze

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  • 出版模式：

    开放获取

  • 发表日期：

    2025年

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  • Thomas Hoppe,
  • Isabel Mattig,
  • Gina Barzen,
  • Shirkouh Matini,
  • Kerstin Köhler,
  • Henryk Dreger,
  • Friedrich Köhler

摘要

Die Covid-19-Pandemie 2020 hat gezeigt, dass kurzfristige lokale oder längerfristige nationale Krisensituationen zu einer Aus- und Überlastung der intensivmedizinischen Behandlungskapazitäten führen können. Die aktuellen Entwicklungen im Pflegebereich, bei denen Pflegekräfte zur Mangelressource werden, schränken die postoperative Versorgung von Patientinnen und Patienten weiter ein. Auf der Basis einer klinischen Studie wurde untersucht, ob sich die Verweildauer von telemedizinisch betreuten Patienten mit Hilfe maschineller Lernverfahren vorhersagen lässt, um in Krisensituationen die Behandlungs- und Versorgungskapazitäten zu entlasten.