Suppr超能文献

基于张量的方法及其在医院护理数据中的应用综述。

A review of tensor-based methods and their application to hospital care data.

作者信息

Giordani Paolo, Kiers Henk A L

机构信息

Department of Statistical Sciences, Sapienza University of Rome, Rome, Italy.

Department of Psychology, University of Groningen, Groningen, The Netherlands.

出版信息

Stat Med. 2018 Jan 15;37(1):137-156. doi: 10.1002/sim.7514. Epub 2017 Oct 10.

Abstract

In many situations, a researcher is interested in the analysis of the scores of a set of observation units on a set of variables. However, in medicine, it is very frequent that the information is replicated at different occasions. The occasions can be time-varying or refer to different conditions. In such cases, the data can be stored in a 3-way array or tensor. The Candecomp/Parafac and Tucker3 methods represent the most common methods for analyzing 3-way tensors. In this work, a review of these methods is provided, and then this class of methods is applied to a 3-way data set concerning hospital care data for a hospital in Rome (Italy) during 15 years distinguished in 3 groups of consecutive years (1892-1896, 1940-1944, 1968-1972). The analysis reveals some peculiar aspects about the use of health services and its evolution along the time.

摘要

在许多情况下,研究人员感兴趣的是分析一组观察单位在一组变量上的得分。然而,在医学领域,信息在不同场合被重复的情况非常常见。这些场合可以是随时间变化的,也可以是指不同的条件。在这种情况下,数据可以存储在一个三维数组或张量中。Candecomp/Parafac和Tucker3方法是分析三维张量最常用的方法。在这项工作中,对这些方法进行了综述,然后将这类方法应用于一个关于意大利罗马一家医院15年期间医院护理数据的三维数据集,这15年分为连续的3组(1892 - 1896年、1940 - 1944年、1968 - 1972年)。分析揭示了关于医疗服务使用及其随时间演变的一些特殊方面。

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