ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Healthcare Resource Management by using Data mining - Predicting Length of Stay : Case Study: Birthing Centers and Maternity Hospital - Gaza Strip

العنوان بلغة أخرى: تطبيق تنقيب البيانات في إدارة الموارد الصحية - التنبؤ بمدة الإقامة : دراسة حالة : مراكز ومستشفيات التوليد - قطاع غزة
المؤلف الرئيسي: El Tater, Nariman Sami (Author)
مؤلفين آخرين: Al Daya, Wael Hamdi (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: غزة
الصفحات: 1 - 120
رقم MD: 769161
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الإسلامية (غزة)
الكلية: كلية التجارة
الدولة: فلسطين
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

41

حفظ في:
LEADER 03855nam a22003737a 4500
001 0321850
041 |a eng 
100 |9 414991  |a El Tater, Nariman Sami  |e Author 
245 |a Healthcare Resource Management by using Data mining - Predicting Length of Stay :  |b Case Study: Birthing Centers and Maternity Hospital - Gaza Strip 
246 |a تطبيق تنقيب البيانات في إدارة الموارد الصحية - التنبؤ بمدة الإقامة :  |b دراسة حالة : مراكز ومستشفيات التوليد - قطاع غزة 
260 |a غزة  |c 2015 
300 |a 1 - 120 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c الجامعة الإسلامية (غزة)  |f كلية التجارة  |g فلسطين  |o 0839 
520 |a إن شح الموارد في المستشفيات الحكومية في قطاع غزة يتطلب إدارة الموارد الصحية بشكل فعال، وإحدى هذه الموارد هي السعة السريرية للمستشفى. ولتحقيق هذا الهدف تبرز الحاجة إلى التوقع المبكر لوقت خروج المريض وتحديد مدة إقامته بشكل دقيق. وبمعنى أخر فإن المطلوب هو التنبؤ بمدة إقامة المريض في المستشفى لتحديد الخدمات المطلوبة ويساهم التنبؤ بمدة إقامة المريض بالمستشفيات في تقديم الرعاية الصحية بشكل أفضل وتحقيق رضى المرضى مما يساعد المستشفيات بإدارة مواردها بشكل فعال. وتهدف هذه الدراسة لاستخدام تقنية تنقيب البيانات "Data mining" للتنبؤ بمدة إقامة المريض في المتشفيات. تم تطبيق هذه الدراسة على ثلاث مستشفيات من مستشفيات الولادة الحكومية باستخدام البيانات للسيدات اللواتي ولدن في هذه المستشفيات من تاريخ 1-1-2013 إلى تاريخ 31-12-2013 بواقع 22461 سجل دخول لهذه المستشفيات. ولقد قمنا بتطبيق تقنية التصنيف باستخدام شجرة صنع القرار للتنبؤ بمدة الإقامة، وتم تقسيم مدة الإقامة إلى ثلاث فئات الفئة الأولى أقل من 24 ساعة والفئة الثانية من 24-72 ساعة والفئة الثالثة أكبر من 72 ساعة وأشارت النتائج إلى قدرة النموذج على التنبؤ بدقة 79.99% وبدرجة حساسية 97.56% للفئة الأولى. كما تشير التحليلات أن معظم الولادات الطبيعية كانت ضمن الفئة الأولى بنسبة 77.54% وأن معظم الولادات القيصرية ضمن الفئة الثانية والثالثة بنسبة 20.5%. 
653 |a إدارة الموارد 
653 |a الولادة الطبيعية 
653 |a معالجة البيانات 
653 |a تنظيم المعلومات 
700 |9 406477  |a Al Daya, Wael Hamdi  |e Advisor 
856 |u 9808-001-006-0839-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9808-001-006-0839-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9808-001-006-0839-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9808-001-006-0839-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9808-001-006-0839-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9808-001-006-0839-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9808-001-006-0839-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9808-001-006-0839-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9808-001-006-0839-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9808-001-006-0839-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9808-001-006-0839-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 769161  |d 769161 

عناصر مشابهة