32、初级医疗保健使用的影响因素与抑制因素及相关计算统计方法研究

初级医疗保健使用的影响因素与抑制因素及相关计算统计方法研究

1. 初级医疗保健使用的影响因素

在初级医疗保健的选择方面,主要有两个关键因素起着决定性作用,即服务质量和医疗机构的外观。Alkuwaiti 等人(2020)以及 Liu 和 Fang(2019)的研究也得出了类似的结果。Alkuwaiti 等人的研究表明,专业护理、服务可及性、等待时间和实验室服务是患者满意度的主要驱动因素;而 Liu 和 Fang 发现,患者满意度受服务质量、医疗费用和便利性三个因素的影响。

此外,还有一些有趣的发现。患者的自付费用主要归因于咨询和药品费用,并且患者的等待时间取决于医疗机构的类型。

2. 数据在政策制定中的应用现状与展望

近年来,数据及其分析所带来的见解在政策制定中的应用日益增多,基于证据的决策制定也越来越受到重视。政府正努力收集和传播数据,特别是在卫生领域。数据在“阿育吠陀印度”(Ayushman Bharat)计划的成功实施中将发挥重要作用,目前已应用于欺诈检测和一些资源分配决策中。不过,这只是一个初步的开端,为了充分挖掘数据的潜力,需要运用描述性、预测性和规范性这三种分析方法。

在拟开展的研究中,我们计划构建一个框架,为基于证据的决策制定提供实用模板。目前,描述性和预测性分析为决策提供依据,但这些决策往往具有主观性,依赖于人为判断。我们已经收集了原始数据,以确定寻求初级医疗保健的患者的社会和行为因素的定性输入,这种方法将有助于改善决策制定。

3. 卡方检验结果

以下是卡方检验的结果,该检验针对多个假设进行,展示了 Pearson 卡方值、自由度和渐近显著性(双侧)等信息。
| 假设

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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