基于调查评估的临床药学角色识别
人工智能
2014-06-18 v1 应用统计
摘要
调查数据集是重要的数据来源，其成功利用对于知情政策决策至关重要。我们展示了一种最初为市场营销中客户满意度研究开发的调查分析方法，如何被适配用于将临床药学服务引入医院。我们使用两种分析方法来提取相关的管理启示。首先，利用 OrdEval 算法评估临床药学用户对各能力的重要性，并根据用户期望提取其性质。接下来，我们构建了一个模型来预测临床药学成功引入临床科室的情况，并识别出最有可能与临床药师成功合作的病房。我们从相对较小但高度相关的受访者样本中获得了有用的、具有管理相关性的信息。我们展示了 OrdEval 算法如何利用隐藏在类别和属性值排序及其内在相关性中的信息。其输出可以被有效可视化并辅以置信区间。
引用
@article{arxiv.1406.4287,
title = {Identifying roles of clinical pharmacy with survey evaluation},
author = {Andreja Čufar and Aleš Mrhar and Marko Robnik-Šikonja},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.4287},
year = {2014}
}