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저자정보
박지영 (경희대학병원 응급의학과) 이형민 (경희대학교병원 응급의학과) 조광현 (을지대학교 노원을지병원 응급의학과) 김인병 (명지병원 응급의학과) 이미진 (경북대학교 의과대학 응급의학교실) 윤유상 (인제대학교 부산백병원 응급의학과) 박경혜 (연세대학교 원주의과대학 의학교육학과) 박송이 (동아대학교 의과대학 응급의학교실) 김홍재 (KS병원 응급의학과) 기동훈 (가톨릭대학교 여의도성모병원 응급의학과) 서범석 (순천향대학교 서울병원 응급의학과) 주영민 (고려대학교 구로병원 응급의학과) 지창근 (여수전남병원 응급의학과) 최석재 (화홍병원 응급의학과) 여인환 (경북대학교 의학대학 응급의학교실) 강지훈 (인제대학교 부산백병원 응급의학과) 정우진 (연세대학교 원주세브란스기독병원 응급의학과) 임대성 (창원경상대학교병원 응급의학과) 이의선 (울산대학교 의과대학 예방의학과)
저널정보
대한응급의학회 대한응급의학회지 대한응급의학회지 제33권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
57 - 66 (10page)

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Objective: Machine learning is emerging as a new alternative in various scientific fields and is potentially a new method of interpretation. Using the Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), we analyzed the factors that influence the rechoice of emergency medicine responders. The survey is a cross-sectional study which provides an accurate understanding of a responder's current status. However, the results may vary depending on the composition, format, and question, and the relationship between the answers may be unclear. Methods: This study evaluated the modified 2020 Korean Emergency Physician Survey raw data. We applied the preferred model for random relationship check, random forest, support vector machine, and LightGBM models. The stacking ensemble model was used for the final decision process. Results: ‘It is fun working in an emergency room’was the most selected response factor for re-choice, followed by ‘interesting major’. The physical burden of age and lack of identity had a negative impact, whereas burnout and emotional stress factors had a lesser effect. Anxiety caused by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) is thought to have a significant impact on this decision making. Conclusion: Establishing the identity of emergency medicine and being faithful to its fundamental mission is a way to increase the rate of re-choice. Decreasing the burden of workload modified according to age is recommended to establish career longevity. The method of machine learning presents us with a new possibility of checking the relevance of survey results quickly and easily.
#Machine learning #Survey #Emergency medicine #Medical specialty

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