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Unsupervised Machine Learning of Topics Documented by Nurses about Hospitalized Patients Prior to a Rapid-Response Event

机译:在快速响应事件之前护士记录的主题的无监督机器学习

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摘要

Background In the hospital setting, it is crucial to identify patients at risk for deterioration before it fully develops, so providers can respond rapidly to reverse the deterioration. Rapid response (RR) activation criteria include a subjective component (“worried about the patient”) that is often documented in nurses' notes and is hard to capture and quantify, hindering active screening for deteriorating patients.
机译:背景在医院环境中,识别在充分发展之前识别出恶化风险的患者至关重要,因此提供者可以迅速响应以逆转恶化。快速响应(RR)激活标准包括在护士注意中经常记录的主观组件(“担心患者”),并且难以捕获和量化,阻碍患者的活性筛选。

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