基于线性预测模型的手卫生依从性影响因素大规模探索
计算机与社会
2017-07-11 v2 机器学习
应用统计
摘要
这项大规模研究涵盖 10 个不同州中 19 个独立机构的 2450 万次手卫生机会，使用线性预测模型来揭示可能影响手卫生依从性的因素。我们考察了诸如温度、相对湿度、流感严重程度、日/夜班、联邦假日以及新入住居民等特征在预测每日手卫生依从性中的作用。结果表明，较低的温度与联邦假日对手卫生依从率具有不利影响，且各机构之间似乎存在关于手卫生的个体文化与态度。
引用
@article{arxiv.1705.03540,
title = {A Large-Scale Exploration of Factors Affecting Hand Hygiene Compliance Using Linear Predictive Models},
author = {Michael T. Lash and Jason Slater and Philip M. Polgreen and Alberto M. Segre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03540},
year = {2017}
}
备注
Accepted to ICHI 2017. 8 pages