Resumen

Obtener servicios médicos se ha vuelto más difícil y costoso en China, lo que ha llevado a un problema de enfermedades no tratadas y a un gran número de ceros en las estadísticas de hospitalización de las personas mayores. Modelos clásicos tradicionales como el modelo de Poisson y el modelo binomial negativo no pueden ajustarse bien a este tipo de datos. Un objetivo de este estudio fue utilizar modelos inflados de ceros y modelos de barrera para resolver mejor el problema de los excesivos ceros. Otro objetivo fue descubrir los factores que afectan el comportamiento de toma de decisiones de las personas mayores hospitalizadas y la utilización de servicios hospitalarios. Por lo tanto, en este artículo se introdujo primero el modelo XGBoost para clasificar la importancia de los factores influyentes. Se encontró que el modelo binomial negativo inflado de ceros fue el que mejor funcionó. Los resultados mostraron que las personas mayores que disfrutaban de NRCM o ERBMI/URBMI tenían más probabilidades de tener un mayor número de hospitalizaciones. Esto indicaba que el alto costo de la hospitalización había impedido la

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Servicios médicos; China; Hospitalización; Personas mayores; Modelo XGBoost; Seguro
• Keywords:Medical services; China; Hospitalization; Elderly; XGBoost model; Insurance