韓国における高齢者医療福祉施設への入院に関連する要因:横断的な機械学習研究

科学分野:

• ゲロントロジー
• 公衆衛生
• 医療サービス研究

背景:

• 韓国では人口が急激に老化しており,高齢者の介護サービスへの需要が増加しています.
• 医療福祉施設への入院に影響を与える要因を理解することは,政策開発に不可欠です.

研究 の 目的:

• 韓国の高齢者医療施設への入院の主要な予測要因を特定し,ランク付けする.
• 機械学習を活用して 老化社会における 根拠に基づいた政策提言を行うこと

主な方法:

• 国民健康保険サービス - シニアデータベースの横断二次データ分析
• 60歳から80歳までの48,614人の老人の分層化されたランダムサンプリング.
• 予測分析のための合成マイノリティー過剰サンプリング技術によるランダム森林モデル.

主要な成果:

• ランダムフォレストモデルは高い予測力 (バランスのとれた精度0.921) を達成した.
• 施設入院の主要な予測要因には,施設スタッフとの共同生活,主介者の不在,重度の認知症,機能障害 (ADLスコア) が含まれていた.

結論:

• 高齢者介護施設の入院は多要因で 不正規の介護の弱体化と健康の著しい低下の影響を受けます
• 政策の介入は,地域社会での介護を強化し,家庭の介護者を支援して,高齢化を推進することに焦点を当てるべきです.