코로나19 대유행 기간 동안 홍콩 응급실 대기 시간 변화 분석 및 예측 모델의 파급력 검증

Core Concepts

코로나19 대유행 기간 동안 홍콩 응급실의 대기 시간 변화를 분석하고, 이를 바탕으로 개발한 예측 모델의 성능을 파급력 있게 검증하였다.

Abstract

이 연구는 코로나19 대유행 기간 동안 홍콩 응급실의 대기 시간 변화를 분석하고, 이를 바탕으로 개발한 예측 모델의 성능을 파급력 있게 검증하였다. 주요 결과는 다음과 같다: 코로나19 대유행 기간 동안 응급실 대기 시간이 점진적으로 증가하였으며, 4차와 5차 대유행 사이 기간에 가장 높은 수준을 보였다. 응급실 대기 시간 예측 모델의 성능은 대기 시간 초과 비율에 따라 달랐다. 대기 시간 초과 비율이 낮을 때는 과거 대기 시간 패턴과 코로나19 확진자 수를 함께 고려한 모델이 우수했지만, 초과 비율이 높아지면 과거 대기 시간 패턴만을 고려한 모델이 더 나은 성능을 보였다. 4차와 5차 대유행 사이 기간의 모델을 다른 기간에 적용했을 때, 해당 기간 모델이 해당 기간 고유 모델보다 우수한 성능을 보였다. 이는 이 기간의 모델이 다른 기간의 특성을 더 잘 반영하고 있음을 시사한다. SHAP 분석 결과, 4차와 5차 대유행 사이 기간에는 주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간 예측에 중요한 요인으로 나타났다. 이 연구 결과는 향후 유사한 공중보건 위기 상황에서 응급실 운영 및 자원 배분 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Stats

코로나19 대유행 기간 동안 응급실 대기 시간이 4시간을 초과한 날의 비율이 점진적으로 증가하였다. 4차와 5차 대유행 사이 기간에 응급실 대기 시간이 4시간을 초과한 날의 비율이 가장 높았다.

Quotes

"응급실 대기 시간 예측 모델의 성능은 대기 시간 초과 비율에 따라 달랐다." "4차와 5차 대유행 사이 기간의 모델을 다른 기간에 적용했을 때, 해당 기간 모델이 해당 기간 고유 모델보다 우수한 성능을 보였다." "SHAP 분석 결과, 4차와 5차 대유행 사이 기간에는 주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간 예측에 중요한 요인으로 나타났다."

Key Insights Distilled From

Analyzing the Variations in Emergency Department Boarding and Testing the Transferability of Forecasting Models across COVID-19 Pandemic Waves in Hong Kong

by Eman Leung (... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13842.pdf

Deeper Inquiries

코로나19 대유행 기간 동안 응급실 대기 시간 변화에 영향을 미친 다른 요인은 무엇이 있을까?

코로나19 대유행 기간 동안 응급실 대기 시간에 영향을 미친 다른 요인은 다양합니다. 예를 들어, 코로나19 환자 수의 증가로 인한 응급실 부하, 공중보건 및 사회 조치의 변화, 지역 거주 인구의 사회생태학적 특성, 주거 환경의 영향 등이 있습니다. 이러한 요인들은 응급실 대기 시간에 영향을 미치는 복잡하고 동적인 관계를 형성하며, 응급실 대기 시간의 변화를 설명하는 데 중요한 역할을 합니다.

응급실 대기 시간 예측 모델의 성능 차이가 나타나는 이유는 무엇일까?

응급실 대기 시간 예측 모델의 성능 차이는 다양한 이유에 기인합니다. 예를 들어, 모델이 사용하는 입력 변수의 종류와 품질, 모델의 복잡성과 유연성, 예측 기간의 길이, 대상 지표의 정의, 데이터의 품질 및 양 등이 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 각 모델이 고려하는 요인의 중요성과 상호작용, 특히 주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간에 미치는 영향을 고려하는 방식도 모델의 성능 차이에 영향을 줄 수 있습니다.

주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간에 미치는 영향은 어떤 메커니즘으로 작용하는가?

주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간에 미치는 영향은 다양한 메커니즘을 통해 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 주거 환경의 내부 및 외부 구조, 거주자의 직업, 가구 구성, 소득 수준, 거주자의 이동성 등은 응급실 대기 시간에 직간접적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 특성들은 응급실 부하, 응급실 이용 패턴, 응급실 대기 시간의 변화 등과 관련하여 복잡한 상호작용을 형성하며, 응급 의료 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 이를 통해 주거 환경 및 인구통계학적 특성이 응급실 대기 시간 예측 모델에 중요한 변수로 작용하고, 응급 의료 시스템의 효율성 및 대비력을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.