CareLit · DOI-Nachweis · Das Gesundheitswesen
Schmerztypische Diagnosemuster in Routinedaten – Identifikation mittels Classification and Regression Trees (CART)
DOI 10.1055/s-0030-1249692
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenH. Gothe
ZeitschriftDas Gesundheitswesen
Ausgabe5/2010
Jahrgang / SeitenJg. 72 · S. 347 bis 355
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Der Fachtext behandelt die Identifikation schmerztypischer Diagnosemuster in Routinedaten durch den Einsatz von Classification and Regression Trees (CART). Die Methode ermöglicht es, aus umfangreichen Datensätzen spezifische Muster zu extrahieren, die mit verschiedenen Schmerzarten assoziiert sind. Durch die Analyse dieser Muster können Ärzte und Forscher besser verstehen, wie unterschiedliche Schmerzdiagnosen mitei…
Zitieren
Zitierempfehlung
H. Gothe (2010) Schmerztypische Diagnosemuster in Routinedaten – Identifikation mittels Classification and Regression Trees (CART). Das Gesundheitswesen, 72 (5), 347 bis 355. https://doi.org/10.1055/s-0030-1249692
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