Wariacje geograficzne dotyczące wskaźników wykorzystania w szpitalach i klinikach dla weteranów czesc 4

Charakterystyką pacjentów były opisane powyżej demograficzne i kliniczne zmienne plus rok podatkowy wejścia do kohorty. Jednostką analizy był indywidualny pacjent. Modele przetestowano pod kątem interakcji między sieciami i charakterystyki pacjentów. Średnie wykorzystanie usług na osobę zostało przekształcone w średnie korzystanie z usług na osobę rocznie w każdej sieci. Szeregi sieci oparte były na średnich wskaźnikach wykorzystania na sieć rocznie. W analizie zastosowano korelacje Pearsona, Spearmana i intraclass. Współczynniki korelacji Pearsona i Spearmana mierzą bliskość liniowej zależności pomiędzy parą zmiennych losowych, X i Y, i mogą mieścić się w zakresie od -1 do 1. Jeśli r oznacza korelację, to r2 jest proporcją zmiany w Y, która jest wyjaśnione przez X. Jeśli Y wzrasta wraz ze wzrostem X, korelacja jest dodatnia; jeśli Y maleje wraz ze wzrostem X, korelacja jest ujemna. Współczynnik korelacji Pearsona stosuje się w przypadkach, w których rozkład X i Y jest normalny zgodnie z rozkładem dwuwymiarowym, natomiast współczynnik korelacji Spearmana oparty jest na szeregach wartości X i Y i może być stosowany z dowolnymi uporządkowanymi danymi. Korelacja Intraclass została wykorzystana do opisania schematów korzystania z usług zdrowotnych w sieci VA w czasie i pomiędzy diagnozami. Korelacja wewnątrzklasowa jest stosowana, gdy pojedyncza zmienna Y jest mierzona w elementach grup. Całkowita wariancja Y jest sumą wariancji w obrębie grup i między grupami. Współczynnik korelacji wewnątrzklasowej jest stosunkiem wariancji między grupami do całkowitej wariancji. Może ona wynosić od 0 do 1, a gdy zbliża się do 1, wzrasta korelacja wewnątrzpłytkowa, ponieważ większość wariancji Y jest wśród grup, pozostawiając bardzo małe wahania w obrębie grup.
Korekta średnich wartości dla sieci w oparciu o charakterystykę pacjentów nie spowodowała dużej różnicy w średnich wskaźnikach wykorzystania na sieć, ale zrobiła niewielką różnicę dla kilku sieci. Na przykład w przypadku Albany, Nowego Jorku, sieci, korekty ryzyka zmniejszyły liczbę dni hospitalizacji u pacjentów z przewlekłą obturacyjną chorobą płuc od 31,50 do 30,44 dni na osobę rocznie w 1991 r. Współczynnik korelacji Pearsona między skorygowanym a nieskorygowanym liczba dni hospitalizacji wahała się od 0,993 do 0,997 w ciągu pięciu badanych lat, co wskazywało, że korekta ryzyka miała niewielki wpływ na różnice między średnimi sieci a średnią średnią.
Wyniki
Zastosowanie w szpitalu
Tabela 2. Tabela 2. Skorygowane o ryzyko stawki szpitala i kliniki Wykorzystanie w sieciach 22 VA w latach 1991, 1993 i 1995. Różnica w liczbie dni pobytu w szpitalu na osobę w roku w 22 sieciach wahała się od 1,5 do współczynnika 3,0 (tabela 2). Zmienność tego odsetka w ciągu roku była najwyższa wśród pacjentów z przewlekłą obturacyjną chorobą płuc (w zakresie od 2,7 do 3,1) w okresie pięcioletnim i najmniejszym wśród pacjentów z dławicą piersiową (wahająca się od czynnika 1,5 do współczynnika 2,1). Wysokość wypłat była mniejsza w ciągu roku niż liczba dni w szpitalu (wahająca się od 1,2 do 1,7).
Tabela 3
[więcej w: wdrożenia magento, Białkomocz, bifidobacterium ]
[przypisy: bombki styropianowe, chirurgiczne usuwanie ósemek, dentysta gliwice ]
[patrz też: orzechy włoskie kalorie, osa a pszczoła, pasożyty wewnętrzne ]