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An Electronic Medical Record–Based Discharge Disposition Tool Gets Bundle Busted: Decaying Relevance of Clinical Data Accuracy in Machine Learning

2020·23 Zitationen·Arthroplasty TodayOpen Access
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23

Zitationen

5

Autoren

2020

Jahr

Abstract

This is the first prediction tool using an electronic medical record-integrated ANN to predict discharge disposition after TJA based on locally generated data. Dramatically reduced numbers of patients discharged to SNFs due to implementation of a bundled payment model lead to poor recall in the testing model. This model serves as a proof of concept for developing an ML prediction tool using a relatively small data set and subsequent integration into the electronic medical record.

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