论文研究 自适应分类方法预测护理人员的过渡情况

对于北卡罗来纳州(NC)护理人员中从执业执业护士(LPN)到注册护士(RN)的过渡,根据11种分类预测因素进行的早期分析受到限制,原因是未考虑基于这些预测因素的简约分类和大量缺失数据。 为了解决这些问题,我们制定了自适应分类方法。 还对NC国家护理委员会收集的数据进行了二次分析,以通过对2001-2013年间NC护理人员中LPN向RN过渡的发生进行建模,来证明自适应分类方法。 这些方法将一个或多个分类预测变量的级别(值)组合为简约分类。 预测变量的缺失值被视为该预测变量的一个级别,以便可以在分析中使用完整的数据。 缺失水平是通过将其与预测变量的其他水平组合来估算的。 自适应嵌套分类基于重要性的