Bonjour.
Je suis Renita Washburn, un Doctorat étudiant à le Université de Central Floride
dans le Modélisation et Simulation programme.
Aujourd'hui, JE' ll être en présentant…
Désolé.
je savoir nous ont pour faire il dans un session.
Dr. Amon, vraiment rapide, faire toi vouloir moi pour dire exploiter
et alors toi dire le vôtre et alors je faire le titre?
Vous pourriez redémarrer.
Toi pourrait redémarrage si tu ferais comme pour.
Nous avons a obtenu temps.
Désolé.
Toi peut juste introduire moi à… ou n'importe lequel travaux pour toi.
je peut aller devant-
Je vais juste arrêt ce Je suis dans le programme
et alors toi peut introduire toi-même et alors Je vais donjon en allant.
D'accord, des sons bien.
Après je dire dans le école La modélisation, Simulation & Entraînement à UCF
alors toi peut prendre il en haut, d'accord?
D'accord.
Par le chemin, ce sera être, comme je a dit, poste processus,
donc nous peut tous modifier tous de ce truc dehors.
D'accord, des sons bien.
D'accord, Je suis en allant pour aller sur muet encore, et une fois je faire, c'est tous toi.
Bonjour.
Je suis Renita Washburn, un Doctorat étudiant dans le Modélisation et Simulation programme
à le Université de Central Floride.
Et Je suis Dr. Marie Jean Amon.
Je suis un assistant professeur à le Université de Central Floride
dans le École de La modélisation, Simulation, & Entraînement.
Aujourd'hui, nous sera co- cadeau notre affiche sur identifier motifs
chez le patient expérience évaluations
avec machine apprentissage regroupement techniques.
Dans ce affiche session, Bien résumer le objectifs,
méthode, et résultats depuis le exploration de ces motifs
dans patient expérience cotes.
Patient expérience notes étaient obtenu
depuis le 2019 Consommateur Évaluation de Soins de santé Fournisseurs et Systèmes,
depuis ici référé pour comme CAHPS, réponse données,
et limite il pour les patients vu par primaire se soucier fournisseur.
Nous utiliser JMP machine apprentissage regroupement et données préparation outils
pour identité quatre patient groupes basé sur leur enquête réponses.
Grappe analyse est un machine apprentissage technique
utilisé dans beaucoup les industries pour client segmentation.
Le but est placement clients dans groupes
basé sur similitudes dans le groupe et différences entre le groupes.
Dans soins de santé, exploration de client segments
fournit connaissances sur possible différences dans se soucier voyages et expériences,
tel comme disparités entre course, genre, culture, ou santé statut.
Identification de distinct groupes
peut informer le conception de adapté se soucier livraison des modèles.
Le projets trois objectifs étaient pour, d'abord,
conduire un hiérarchique grappe analyse sur catégorique enquête réponse données;
deuxième, identité groupes à travers visuel inspection de dendrogramme
et couleur carte cloisons basé sur leur voyages,
qui était mesuré par enquête des questions
en rapport pour lien le relation avec le fournisseur,
utilisation de prestations de service, et niveau de se soucier gestion;
et dernièrement,
conduire position t-hoc analyses pour explorer différences parmi groupes
dans leur notes de la fournisseur,
leur global santé, et global mental santé.
Avant nous plonger dans détails de le méthodes et résultats,
épouser comme pour reconnaître le NOUS Agence pour Soins de santé Recherche et Qualité
et Westat
pour fournir le identifié C Données AHPS pour ce effort.
Le CAHPS données est utilisé pour gagner aperçu dans le soins de santé expérience
depuis le les patients perspective.
Le 12 sélectionnés des questions sont destiné pour capture un les patients voyage
et interaction avec ton primaire se soucier fournisseur
sur le dernier six mois.
Le des questions encore se concentrer sur longueur de relation avec le médecin,
comment le patient interagit avec le médecin bureau
pour routine et urgent se soucier besoins,
et le niveau de se soucier coordination pour auxiliaire prestations de service demandé.
Avant pour initier JMP regroupement outil, données préparation,
y compris attribuer le approprié données la modélisation taper
pour le enquête des questions.
Le données la modélisation taper était soit nominal, Oui- Non ou pas en vigueur,
ou nul, un [inaudible 00:03:43] escalader.
Un autre données préparation tâche était reformatage de sélectionner des questions.
Le CAHPS enquête utiliser ce logique d'échelle.
Pour exemple, un question demandé dans le dernier six mois,
a fait toi faire n'importe quel rendez-vous
pour un vérification ou routine se soucier avec ce fournisseur?
Si Non, sauter au suivant question.
Il était déterminé ce le sauter des questions étaient pertinent pour le exploratoire analyse.
Donc, valeurs sont enregistré depuis manquant pour zéro,
qui JMP fait référence pour manquant pas à aléatoire.
Le dernier marcher de les préparatifs ce nous souligner
est en rapport pour le manquant valeurs.
Plutôt de adressage ce avant pour la modélisation,
nous utiliser JMP intégré manquant valeur fonctionnalité pour imputer,
pour remplacer avec estimations ceux manquant valeurs.
Ce est un option choisi depuis le regroupement menu.
Donné le Aimer escalader des questions,
nous faire l'hypothèse ce le données était hiérarchique
avec probable sous-groupes entre le données.
Hiérarchique regroupement avec le salle distance méthode était appliqué,
et le sortir était limité pour quatre groupes
pour faciliter de interprétation.
Le salle méthode était approprié pour le catégorique données
comme il a fait pas exiger pur mesure de distance.
Plutôt, il construit groupes basé sur un analyse de variantes comme dans Innova.
UN couleur carte était ajoutée pour le dendrogramme sortir
pour aide visuel comparaison sur réponse différences à travers le groupes.
Unique motifs dans et différences entre groupes
étaient résumé basé sur faible, moyen, ou haut entretien.
Signification comment beaucoup accès pour se soucier était utilisé par le patient
tel comme fréquence de routine et urgent bureau visites
ou contacter le bureau pendant ou dehors de régulier heures,
comme Bien comme comment Bien les patients croire le bureau était gérant leur se soucier,
qui était faible, plus haut, suffisant,
défini par notes et suivre- en haut pour laboratoire et ordonnance besoins.
Le grappe sortir était enregistré et attribué pour chaque réponse pour le publicité ponctuel analyse.
Maintenant, le primaire se concentrer de le projet était comparant groupes
sur trois clé évaluations en rapport pour le fournisseur,
leur global santé, et global mental santé.
Cependant, avec JMP, toi peut utiliser le grappe affectations
pour explorer le distribution de démographique données
comme Bien comme autre question réponses entre le groupes.
Pour avenir analyse, nous recommander explorant différences dans âge
ou course distributions
entre le entretien gestion- basé groupes.
Nous étaient intéressé dans compréhension
si là est un relation entre le grappe mission
et le les patients évaluations de le fournisseur, leur global santé, et mental santé.
Visuel inspection de le moyenne scores pour chaque de ces trois variables
suggéré ce là peut être important différences basé sur grappe.
Pour exemple, haut santé entretien les patients
OMS utiliser plus soins de santé prestations de service mais aussi ont satisfaisant notes pour laboratoire
et ordonnance gestion
aussi apparaître pour ont plus haut évaluations de global santé et mental santé.
Si nous aller pour le suivant glisser,
ces observations étaient plus loin examiné en utilisant JMP contingence analyse,
qui est un méthode pour examinant le relation
entre deux catégorique variables.
Nous identité statistiquement important différences
dans fournisseur, global santé, et mental santé notes
basé sur le patient grappe,
qui plus loin points forts le utilitaire de notre regroupement approche
dans identifier significatif patient groupes.
Global, compréhension le relation entre chaque groupes se soucier voyage
et global expérience et santé notes
peut informer le conception de santé se soucier les pratiques
tel comme amélioré communication chaînes pendant non- régulier bureau heures
ou se soucier la navigation prestations de service
pour aide avec suivre- en haut de laboratoire et ordonnance gestion.
Remercier toi pour visualisation d'aujourd'hui session.
Nous accueillir ton des questions et commentaires.
