Under de senaste åren har intresset ökat för datautvinning och maskininlärningsmetoder för att förbättra sjukhusprestanda, särskilt sjukhusen vill förbättra sin statistik över intensivvårdsenheter genom att minska antalet patienter som dör inom intensivvårdsenheten. Forskningen har inriktats på att förutsäga mätbara resultat, inklusive risk för komplikationer, dödlighet och sjukhusvistelsens längd. Vistelsens längd är ett viktigt mått både för vårdgivare och patienter, influerat av många faktorer. Framför allt är längden på vistelsen i kritisk vård av stor betydelse, både för patientens erfarenhet och kostnaden för vården, och påverkas av faktorer som är specifika för intensivvårdsenhetens mycket komplexa miljö. Vistelsens längd används ofta som surrogat för andra utfall, där dessa utfall inte kan mätas, till exempel som surrogat för sjukhus- eller intensivvårdsenhetsdödlighet. Vistelsens längd är också en parameter, som har använts för att identifiera svårighetsgraden av sjukdomar och vårdresurser. I detta dokument undersöks en rad olika ansökningar om vistelse och dödlighetsprognoser inom akutmedicinen och den kritiska vårdenheten. Den fokuserar också på metoderna för att analysera vistelsens längd och dödlighetsprognoser. Dessutom ger dokumentet en klassificering och utvärdering av analysmetoderna för längden på vistelsen och dödlighetsprognosen i samband med en gruppering av relevanta forskningsrapporter publicerade under åren 1984–2016 relaterade till området överlevnadsanalys. Dessutom belyser dokumentet några av luckorna och utmaningarna inom området.
Awad och Al. REF presenterade en utmärkt undersökning som i detalj beskriver en rad olika användningsområden för vistelse och dödlighetsprognoser inom akutmedicinen och den kritiska vårdenheten.
Patient length of stay and mortality prediction: A survey
{'venue': None, 'journal': 'Health Services Management Research', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}