A new look at patient satisfaction: learning from self-organizing maps.
A new look at patient satisfaction: learning from self-organizing maps.
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患者满意度的新视角：从自组织地图中学习。
DOI：
10.1097/nnr.0000000000000054
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
2.5
通讯作者：
Vehviläinen-Julkunen,Katri
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Voutilainen,Ari;Kvist,Tarja;Sherwood,PaulaR;Vehviläinen-Julkunen,Katri
在某种程度上，结果总是取决于所使用的方法，只有通过结合不同的数据处理技术的结果，才能绘制出感兴趣的现象的全貌。这强调了使用广泛的军火库的方法处理和分析病人的满意度surveillance.Exclusive本研究的目的是引入自组织地图（SOM）的护理科学和说明使用的SOM与病人的满意度数据。SOM是一种广泛使用的人工神经网络，适用于聚类和探索所有种类的datasets.MethodsThe研究的一部分是一个二次分析的数据收集的吸引力和安全的医院研究，从四个芬兰医院在2008年和2010年使用修订后的人文关怀量表。样本包括5，283名成年患者。SOM用于根据（a）应答者和（B）问卷项目对数据集进行聚类。SOM也被用作多项逻辑回归的预处理器。缺失的数据进行了分析，以提高数据interpretation.ResultsCombining两个SOM和Logistic回归的结果显示满意度，满意度的不同组成部分，和项目无响应的水平之间的关联。常见的概念，病人的满意度和年龄之间的关系是积极的，可能部分是由于项目nonresponse和age.DiscussionThe SOM的倾向之间的正相关被证明是一个有用的方法聚类的问卷数据集，即使当数据集本身是低维的。在分析中包括空的反应可能有助于发现可能误导的非因果关系。
BackgroundTo some extent, results always depend on the methods used, and the complete picture of the phenomenon of interest can be drawn only by combining results of different data processing techniques. This emphasizes the use of a wide arsenal of methods for processing and analyzing patient satisfaction surveys.ObjectiveThe purpose of this study was to introduce the self-organizing map (SOM) to nursing science and to illustrate the use of the SOM with patient satisfaction data. The SOM is a widely used artificial neural network suitable for clustering and exploring all kind of data sets.MethodsThe study was partly a secondary analysis of data collected for the Attractive and Safe Hospital Study from four Finnish hospitals in 2008 and 2010 using the Revised Humane Caring Scale. The sample consisted of 5,283 adult patients. The SOM was used to cluster the data set according to (a) respondents and (b) questionnaire items. The SOM was also used as a preprocessor for multinomial logistic regression. An analysis of missing data was carried out to improve the data interpretation.ResultsCombining results of the two SOMs and the logistic regression revealed associations between the level of satisfaction, different components of satisfaction, and item nonresponse. The common conception that the relationship between patient satisfaction and age is positive may partly be due to positive association between the tendency of item nonresponse and age.DiscussionThe SOM proved to be a useful method for clustering a questionnaire data set even when the data set was low dimensional per se. Inclusion of empty responses in analyses may help to detect possible misleading noncausative relationships.
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