Finding hidden patterns of hospital infections on newborn: A data mining approach

Authors : Sona Mardikyan, Inci Aksoy, Bertan Badur

Pages : 210-226

View : 18 | Download : 10

Publication Date : 2009-12-02

Article Type : Research

Abstract :Her geçen gün görülme sıklığı artan hastane enfeksiyonları, önemli derecede morbidite, mortalite ve ekonomik yüklere neden olmakta ve yalnızca sağlık sektörünü değil, tüm toplumu ilgilendirmektedir. Bu çalışmada, yenidoğan yoğun bakım ünitesindeki hastane enfeksiyonlarının tespit edilmesi için veri madenciliği yöntemlerinin uygulaması sunulmaktadır. Veri seti Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Klinik Mikrobiyoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları Bölümü tarafından hazırlanmıştır. Karar ağaçları ve yapay sinir ağları sınıflandırma modelleri basit ve çapraz doğrulama yöntemleri ile kurulmuştur. Model karşılaştırmada doğruluk ve duyarlılık oranları öncelikli olarak dikkate alınmıştır. Bu çalışmada antibiyotik ve üriner kateter kullanımı, periferik kateter kullanım süresi, enteral ve total parenteral beslenme süreleri ve doğum ağırlığının gestasyonel yaşa oranı önemli risk faktörleri olarak bulunmuştur. Yapay sinir ağları ve CHAID karar ağaçları hastane enfeksiyonlarının tespitinde başarılı olmuştur. 
Keywords : Data mining, hospital infections, decision trees, neural networks