Réseaux bayésiens pour la prédiction d'escarre chez les personnes âgés en institution - Sorbonne Université Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Réseaux bayésiens pour la prédiction d'escarre chez les personnes âgés en institution

Résumé

Un outil de prédiction du risque d'escarre, un mois avant la survenue de l'événement, créé à partir de réseaux bayésiens, est confronté à l'outil de référence actuellement utilisé en EHPAD pour évaluer le risque d'escarre : l'échelle de Braden. Le classifieur donne de meilleurs résultats et reprend de manière presque parfaite l'intuition clinique du personnel soignant de manière automatique.
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JFRB_2023_resoumission.pdf (138.9 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04370107 , version 1 (02-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04370107 , version 1

Citer

Clara Charon, Pierre-Henri Wuillemin, Joël Belmin. Réseaux bayésiens pour la prédiction d'escarre chez les personnes âgés en institution. JFRB 2023 : 11èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes, Jun 2023, Nantes, France. ⟨hal-04370107⟩
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