Risk adjusted hospital mortality prediction model: A case study in a Turkish training & research hospital

Günümüzde, sağlık kurumları kalite ve hasta güvenliğine oldukça önem vermektedir. Bu bağlamda, hayatın korunması ve yüksek ölüm oranlarının önlenmesi tüm ülkelerde sağlık hizmeti sunucularının başta gelen amaçlarından bir tanesidir (Whalley, 2010). Hastanelerin ana amacı hayatın korunması olmasına rağmen hastane ölümlerine olan ilgi azdır (Champbell ve diğer., 2011). Bu nedenle; hasta güvenliğini artırmak ve tedavi hizmetlerini iyileştirmek için öncelikle hastanede kalış sırasında gerçekleşen ölümlere dayalı güvenilir ölüm oranlarının geliştirilmesi ve izlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada risk ayarlı ölüm oranlarının Türkiye'de uygulanabilirliğini göstermek amaçlanmıştır. Bu çalışma bu alanda yapılmış olan ilk çalışmadır. Bu çalışmada; 1155 yataklı bir Türk Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nde yatarak tedavi gören ve taburcu tarihi Ocak-Kasım 2014 tarihleri arasında olan 30182 hastanın verileri üzerinden popüler veri madenciliği yöntemlerinden lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman metodu ve yapay sinir ağları kullanılarak risk ayarlı hastane ölüm tahmin modelleri geliştirildi. Çalışma sonunda kullanılan tüm yöntemlerin performansı karşılaştırıldı.