DOI:
https://doi.org/10.14483/22487638.24061Published:
2025-12-31Issue:
Vol. 29 No. 86 (2025): Octubre - DiciembreSection:
ResearchCluster analysis for the prevention of hospital readmission of diabetic patients
Análisis de clústeres para la prevención del reingreso hospitalario de pacientes diabéticos
Keywords:
clustering analysis, hospital readmission, diabetes, machine learning, feature selection (en).Keywords:
análisis de agrupamiento, reingreso hospitalario, diabetes, aprendizaje automático, selección de características (es).Downloads
Abstract (en)
Objective: Hospital readmission in diabetic patients represents a significant challenge for both healthcare systems and patients’ quality of life. That is why the main objective of this work is to identify common patterns associated with a higher risk of readmission. Methodology: This study presents a clustering analysis applied to a clinical dataset of diabetic patients who were readmitted to hospitals across 130 medical institutions in the United States. The analysis employs unsupervised clustering algorithms, such as k-means and PAM, to segment patients based on their clinical and demographic characteristics . The study also evaluates different feature selection methods, identifying Simulated Annealing (SA)as the most effective for selecting optimal subsets of variables.
Results: Recurring factors such as length of hospital stay, associated medical conditions, and types of treatment received, significantly influence the probability of readmission.
Conclusions: The clustering results provide valuable insights to guide the development of personalized intervention strategies aimed at reducing hospital readmission rates among diabetic patients.
Abstract (es)
Objetivo: el reingreso hospitalario en pacientes con diabetes representa un reto significativo tanto para los sistemas de salud como para la calidad de vida del paciente. El objetivo principal de este trabajo es identificar patrones comunes asociados a un mayor riesgo de reingreso.
Metodología: Este estudio presenta un análisis de conglomerados (clusters) aplicado a un conjunto de datos clínicos de pacientes con diabetes que fueron reingresados en hospitales de 130 instituciones médicas en Estados Unidos. El análisis emplea algoritmos de conglomerados no supervisados, como k-means y PAM, con el fin de segmentar a los pacientes según sus características clínicas y demográficas. Este estudio también evalúa diferentes métodos de selección de características, identificando el Recocido Simulado (Simulated Annealing) como el más efectivo para seleccionar subconjuntos óptimos de variables. Resultados: factores recurrentes, tales como: duración de la estancia hospitalaria, afecciones médicas asociadas y los tipos de tratamiento recibido, influyen significativamente en la probabilidad de reingreso.
Conclusiones: los resultados del conglomerado proporcionan información valiosa para guiar el desarrollo de intervenciones personalizadas dirigidas a reducir las tasas de reingreso hospitalario en pacientes con diabetes.
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