Deep Learning-Based Missing Value Imputation for Heart Failure Mortality risk Prediction Data from MIMIC-III: A Comparative Study of DAE, SAITS, and MICE+LightGBM

Die Studie zeigt, dass tiefenlernbasierte Imputationsmethoden (DAE und SAITS) bei der Vorhersage der Mortalitätsrisiken von Herzinsuffizienzpatienten auf Basis von MIMIC-III-Daten traditionelle Verfahren wie MICE+LightGBM deutlich übertreffen und sich daher für den Einsatz in klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen eignen.

SHARMA, S., KAUR, M., GUPTA, S.2026-02-17📄 health systems and quality improvement

Differences in Treatment and Outcome of Patients with ST- Elevation Myocardial Infarction (STEMI) and Non-STEMI in Germany

Die Studie zeigt, dass sich STEMI- und NSTEMI-Patienten in Deutschland hinsichtlich Komorbiditäten, Behandlungsintensität und Überlebensraten unterscheiden, wobei die langfristige Prognose durch guideline-konforme Medikation verbessert wird, deren Verschreibungsrate jedoch insbesondere bei NSTEMI-Patienten im Zeitverlauf abnimmt.

Lange, S. A., Engelbertz, C., Makowski, L. + 6 more2026-02-17📄 health systems and quality improvement

Determinants of Collaborative Physician-PA Teams in Ambulatory Care: A Qualitative Study

Diese qualitative Studie aus North Carolina identifiziert, dass eine effektive Zusammenarbeit zwischen Ärzten und Physician Assistants in der ambulanten Versorgung maßgeblich von intentionalen Onboarding-Prozessen, klarer Rollendefinition, dem Aufbau von Vertrauen sowie der Abstimmung von Organisationsrichtlinien mit regulatorischen Standards abhängt, während Unterschiede in der Berufsidentität und Vergütungsstrukturen als Barrieren wirken.

Nordan, A. G., Ward, I., Stancil, M. L. + 2 more2026-02-17📄 health systems and quality improvement