แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Prediction of revisit of repeated attempted-suicide patients

Organization : Mahasarakham University

Organization : Khon Kaen University

Organization : Khon Kaen Rajanagarindra Psychiatric Hospital

Organization : Khon Kaen Rajanagarindra Psychiatric Hospital
keyword: k-Nearest Neighbors
; Revisit Attempted-suicide
LCSH: SUPPORT VECTOR MACHINES
LCSH: NEAREST NEIGHBOR ANALYSIS (STATISTICS)
LCSH: SUICIDE -- RISK FACTORS
Abstract: This works proposes a technique to predict the revisit of repeated attempted-suicide patients. The technique applies the factors relating to suicide and attempted suicide, which are collected from medical treatment information. The proposed technique considers the probability distribution of attempted suicide dates of the patients in order to examine a pre-determined threshold for classifying the patients into three categories of revisit duration, i.e. (i) low, (ii) medium, and (iii) high. In addition, this work proposes a feature filtering method that can select a set of significant factors from the suicide and self-harm surveillance report (RP. 506S) of Khon Kaen Rajanagarindra Psychiatric hospital to perform the classification. There are 10,112 patients who had been in the services more than once. The filtering is performed before the threshold is determined using a Gaussian function. The experiment results show that the proposed technique is superior to the baseline for every learning algorithms, i.e. (i) k-NN, (ii) SVM, (iii) random forest and (iv) neural networks. In addition, the results obtained from random forest provide promising outcomes. The best performance (in terms of F-measure) is 91.10 percent, obtained from random forest.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: Bangkok
Email: library@kmutnb.ac.th
Modified: 2020-05-01
Issued: 2018-07-24
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารเทคโนโลยีสารสนเทศ. ปีที่ 14, ฉบับที่ 1 ‪‪(ม.ค.-มิ.ย. 61)‬‬, หน้า 23-31
eng
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ch27_03.pdf 400.81 KB7 2021-09-02 17:29:25
ใช้เวลา
0.026733 วินาที

Vuttichai Vichianchai
Title Contributor Type
Prediction of revisit of repeated attempted-suicide patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vuttichai Vichianchai;Sumonta Kasemvilas;Sakarin Kaewhao;Orapin Youdkang

บทความ/Article
Sumonta Kasemvilas
Title Contributor Type
Prediction of revisit of repeated attempted-suicide patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vuttichai Vichianchai;Sumonta Kasemvilas;Sakarin Kaewhao;Orapin Youdkang

บทความ/Article
Sakarin Kaewhao
Title Contributor Type
Prediction of revisit of repeated attempted-suicide patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vuttichai Vichianchai;Sumonta Kasemvilas;Sakarin Kaewhao;Orapin Youdkang

บทความ/Article
Orapin Youdkang
Title Contributor Type
Prediction of revisit of repeated attempted-suicide patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vuttichai Vichianchai;Sumonta Kasemvilas;Sakarin Kaewhao;Orapin Youdkang

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 70
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 8,518
รวม 8,588 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 122,695 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 108 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 65 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 3 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 1 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 1 ครั้ง
รวม 122,875 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.104