高醫門診查詢的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

另外網站門診服務| 門診時間表 - 國仁醫院也說明:本院配合健康保險署開辦「三高及高齡(65歲以上)、失智症整合門診」,於每星期一至星期五,將由專科醫師提供整合照護服務。多位專科醫師服務,僅收一次門診費用; 【骨科、復 ...

國立暨南國際大學 長期照顧經營管理碩士在職學位學程 戴榮賦所指導 謝鄒傳的 資料探勘技術應用於長照機構住民衰弱因子之研究 (2021),提出高醫門診查詢關鍵因素是什麼,來自於衰弱程度預測、資料探勘、機器學習、支持向量迴歸、深度學習類神經網路。

而第二篇論文國立臺灣大學 健康政策與管理研究所 鄭守夏所指導 林怡潔的 門診照護連續性和照護協調性測量工具發展與應用-民眾觀點 (2020),提出因為有 門診、照護連續性、照護協調性、測量工具、病患感受照護結果的重點而找出了 高醫門診查詢的解答。

最後網站阮綜合醫院則補充:YUANHOSP 阮綜合醫院-秉持關懷顧客的經營理念,提供全方位的醫療服務,成為台灣精緻的健康照護體系,誠信,關懷,合作,創新.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了高醫門診查詢,大家也想知道這些:

資料探勘技術應用於長照機構住民衰弱因子之研究

為了解決高醫門診查詢的問題,作者謝鄒傳 這樣論述:

長期照顧服務之目的旨在「健康促進」、「延緩失能」、「在地老化」及「安寧照顧」,長照服務體系也逐步趨向機構照顧。當個案在接受機構照顧時,多數已處於老化過程中的「衰弱」階段,照顧專業人員須使用多種不同構面之評估量表量測個案之身心健康狀態。本研究嘗試應用這些量測記錄,並結合資料探勘的技術,建構不同預測模型以預測未來的衰弱程度變化。預測結果可以提供機構提早擬訂或調整照護計畫,達到照顧服務與照顧品質的提昇、增進復原能力及延緩失能之目的。本研究使用的機構照護評估量表包含了「生活功能」、「跌到風險」、「壓傷風險」、「營養狀態」、「衰弱程度」分數與「就醫次數」等資料,以多元逐步迴歸(Multiple Ste

pwise Regression)、機器學習線性迴歸(Linear Regression)、深度學習類神經網路迴歸(Deep Neural Network Regression)與支持向量迴歸(Support Vector Regression)四種演算法為基礎發展預測模型,預測住民半年後之衰弱程度變化。本研究以實際資料測試模型,並採用多項評估指標驗證各模型的預測能力。研究結果發現,「深度學習類神經網路迴歸預測模型」的超參數設定為學習率(learning rate = 0.001)、批次訓練樣本大小(batch size =32)、訓練週期(epoch = 50)及測試集比例(test dat

a = 0.2)時,對於半年後衰弱程度變化之預測能力可達到70.8%(R-square=0.708,MSE=3.045,RMSE=1.744,MAE=1.398),優於其他三種預測模型,為最佳衰弱預測模型。本研究之研究成果可結合長照資訊系統,適時提供預測之結果做為擬定照護計畫及人力調度之參考。

門診照護連續性和照護協調性測量工具發展與應用-民眾觀點

為了解決高醫門診查詢的問題,作者林怡潔 這樣論述:

研究背景與目的:因人口老化和慢性病的增加,世界各國醫療照護體系皆面臨醫療費用快速上漲的壓力。老年人或罹患多重慢性疾病的民眾經常需要在不同的醫療場域,接受多位醫生的照護,加上醫療專科化的持續發展,多數國家的民眾普遍接受到片斷式的照護服務。過去研究希望能以照護連續性和照護協調性的介入來提高民眾照護品質與降低健康照護成本,特別是在初級照護整合上。然而,過去研究對照護結果的評估,因不同研究者對於測量概念所涵蓋面向的定義和內容不同而有所差異和不一致的情形。至今,對於照護連續性和協調性的概念,無一致和明確的概念架構和測量工具。而且針對照護連續性和照護協調性的結果評估多以單一疾病族群或特定區域內病患,或是

以行政資料分析為主,在於照護連續性和照護協調性相關因素探討,則是近年來才開始有研究關注此議題,主要以病患自述”有無”照護服務困難來進行結果比較,鮮少針對照護服務面向結果進行研究。因此本研究在驗證照護連續性和照護協調性與照護結果關係之前,會先釐清照護連續性和照護協調性的概念和測量面向和測量工具內容,根據台灣照護特殊性,發展一符合台灣門診照護體系測量使用之工具(目的一),來探討臺灣照護連續性和照護協調性與照護結果之關係(目的二),以及瞭解照護連續性和照護協調性的相關因素(目的三)。研究方法:本研究為一橫斷性研究設計。以臺灣地區60歲以上民眾為抽樣母體,進行分層多階段等比例抽樣,以面訪的方式調查民眾

過去一年西醫就醫經驗,共計有2144位民眾完成調查(回收率44.13%)。測量工具發展方面,以項目分析、競爭模型比較、驗證性因素分析產生模型和模型分析等四步驟來精簡和驗證門診照護連續性和照護協調性測量工具。接著以卡方檢定、獨立樣本T檢定、單因子變異數分析、二元邏輯斯迴歸和線性複迴歸分析,探討照護連續性和照護協調性與民眾是否經常接受缺乏整合的片斷式醫療服務和醫療照護滿意的關係,以及影響民眾感受照護連續性和照護協調性程度的相關因素。統計軟體採用SAS 9.4和Mplus14.0。研究結果:1729位民眾至少有兩位以上醫師就醫經驗。目的一測量工具發展結果,照護連續性包含三個面向:醫病長期性的關係(2

題)、醫病資訊傳遞的情形(3題)、醫病人際互動的關係(4題);照護協調性包含兩個面向:醫師間的資訊交流(3題)、醫師間的溝通與合作(3題),共計15題。內容一致性介於0.655~0.795具有不錯信度,經過驗證分析結果顯示,各題項與面向之間以及兩構念之間,具有不錯的收斂效度和區辨效度。目的二研究結果,照護連續性與照護協調性,顯著與民眾感受片斷式照護有正向關係,而滿意度僅與照護連續性有顯著關係,與照護協調性沒有達統計上顯著。「醫病人際互動的關係」和「醫師間的溝通與合作」與民眾感受片斷式照護和滿意度有顯著正向關係。目的三研究結果家戶收入、慢性病個數和門診次數同時為民眾感受到照護連續性和照護協調性程

度的相關因素。討論與建議:本研究發展之門診照護連續性與協調性評量問卷是一具有適切的信度與效度的測量工具,可做為未來評估兩構念的工具。透過提高「醫病人際互動的關係」和「醫師間的溝通與合作」來降低病患感受接受片斷式照護和提高照護滿意度。民眾健康狀態是同時是民眾感受到照護連續性和照護協調性程度的重要因素。