L'analisi automatica delle lettere di dimissione come metodo per valutare la continuità dell'informazione e dell'assistenza sanitaria

Ballerio, Stefano L'analisi automatica delle lettere di dimissione come metodo per valutare la continuità dell'informazione e dell'assistenza sanitaria., 2009 . In Indicatori della continuità assistenziale, Melegnano - Milano (Italy), 25 May 2009. (Unpublished) [Presentation]

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English abstract

Text mining and knowledge discovery have become necessary tools to cope with the threat of information overflow that comes form the continual growth of published biomedical literature. The presentation introduces to text mining and presents the mining of a collection of 413 discharge letters of heart failure patients. The research was carried out at Uboldo Hospital (Cernusco sul Naviglio - Milan - Italy). Its aim was to evaluate the informational content of the discharge letters in comparison with standard ACC 3.2 of Joint Commission International. Text mining was used as a method to evaluate the continuity of information as a part of the continuity of care.

Italian abstract

Il text mining e la knowledge discovery sono strumenti necessari per fronteggiare il rischio di information overflow che deriva dall'aumento continuo della letteratura biomedica pubblicata. La presentazione introduce al text mining e illustra un'operazione di text mining condotta su un corpus di 413 lettere di dimissione di pazienti con problemi di scompenso cardiaco. La ricerca è stata condotta presso l'Ospedale Uboldo di Cernusco sul Naviglio (Milano - Italia). Scopo della ricerca era valutare il contenuto informativo delle lettere in riferimento allo standard ACC 3.2 di Joint Commission International. Il text mining quindi è stato usato come metodo per valutare la continuità dell'informazione come parte della continuità assistenziale.

Item type: Presentation
Keywords: text mining, continuity of healthcare, discharge letters, continuità dell'assistenza sanitaria, lettere di dimissione
Subjects: I. Information treatment for information services
I. Information treatment for information services > IB. Content analysis (A and I, class.)
Depositing user: Stefano Ballerio
Date deposited: 29 May 2009
Last modified: 02 Oct 2014 12:14
URI: http://hdl.handle.net/10760/13146

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