z**********i
发帖数: 12276 | 1 是病人水平的HEALTH CARE CLAIMS DATA, 从2002年到09年.
有医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急诊,老人院,ER)和出院去了哪里
(比如,回家,老人院,死亡).
目前,做了一些描述性的图.
distribution plot of length of stay.
boxplot of length of stay.
mean of length of stay by year.
Kaplan-Meier plot strata by 医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急
诊,老人院,ER)和出院去了哪里(比如,回家,老人院,死亡).
想征集一下思路,下一步,可以做些什么统计分析?
多谢! | w*******t
发帖数: 928 | 2 仅提醒：
要保证你的claim是clean过的inpatient stay。比如要除去ER visits，这种一般
length of stay 是一天，要出去outpatient visits during inpatient stay。要把同
一个人discharge status是30和31的claims 进行合并，也要把首尾相接的claims进行
合并。
最后你发现真正的inpatient stay其实很少。我曾经作的是疾病种类和length of stay
的分析，以及重新入院的一些分析。
【在 z**********i 的大作中提到】
: 是病人水平的HEALTH CARE CLAIMS DATA, 从2002年到09年.
: 有医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急诊,老人院,ER)和出院去了哪里
: (比如,回家,老人院,死亡).
: 目前,做了一些描述性的图.
: distribution plot of length of stay.
: boxplot of length of stay.
: mean of length of stay by year.
: Kaplan-Meier plot strata by 医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急
: 诊,老人院,ER)和出院去了哪里(比如,回家,老人院,死亡).
: 想征集一下思路,下一步,可以做些什么统计分析?
| z**********i
发帖数: 12276 | 3 我现在做的是AMI, HEART FAILURE(HF)和PNEUMONIA.
拿HF来说,ER visits占77%.但,平均的LOS是5天,是10个分类中的中游,所以我没有去除
这个.
我看的是所有的CASES(或者说CLAIMS),并没有合并同一个病人.
恩,做READMISSION也很时髦.我们有一个大组在做.
能讲讲,LENGTH OF STAY的分析都用了什么方法吗?
多谢!!
stay
【在 w*******t 的大作中提到】
: 仅提醒：
: 要保证你的claim是clean过的inpatient stay。比如要除去ER visits，这种一般
: length of stay 是一天，要出去outpatient visits during inpatient stay。要把同
: 一个人discharge status是30和31的claims 进行合并，也要把首尾相接的claims进行
: 合并。
: 最后你发现真正的inpatient stay其实很少。我曾经作的是疾病种类和length of stay
: 的分析，以及重新入院的一些分析。
| d********h
发帖数: 2048 | 4 试试multi state competing risk model
【在 z**********i 的大作中提到】
: 我现在做的是AMI, HEART FAILURE(HF)和PNEUMONIA.
: 拿HF来说,ER visits占77%.但,平均的LOS是5天,是10个分类中的中游,所以我没有去除
: 这个.
: 我看的是所有的CASES(或者说CLAIMS),并没有合并同一个病人.
: 恩,做READMISSION也很时髦.我们有一个大组在做.
: 能讲讲,LENGTH OF STAY的分析都用了什么方法吗?
: 多谢!!
:
: stay
| z**********i
发帖数: 12276 | 5 头一次听说,去试试.
多谢!!
【在 d********h 的大作中提到】
: 试试multi state competing risk model
| R*********i
发帖数: 7643 | 6 不看看收治原因和诊断么？还有保险类别，收入水平？而且Median可能比Mean更有代表
性。 | B****k
发帖数: 188 | | B****k
发帖数: 188 | 8 哇 这个data cleaning 的工作很复杂啊
stay
【在 w*******t 的大作中提到】
: 仅提醒：
: 要保证你的claim是clean过的inpatient stay。比如要除去ER visits，这种一般
: length of stay 是一天，要出去outpatient visits during inpatient stay。要把同
: 一个人discharge status是30和31的claims 进行合并，也要把首尾相接的claims进行
: 合并。
: 最后你发现真正的inpatient stay其实很少。我曾经作的是疾病种类和length of stay
: 的分析，以及重新入院的一些分析。
| B****k
发帖数: 188 | 9 ER 占77% 会不会有类似 zero inflation 的问题？就是很多的1天的stay让分布在1上
有一个峰值，然后可能还有另外一个小峰值?
【在 z**********i 的大作中提到】
: 我现在做的是AMI, HEART FAILURE(HF)和PNEUMONIA.
: 拿HF来说,ER visits占77%.但,平均的LOS是5天,是10个分类中的中游,所以我没有去除
: 这个.
: 我看的是所有的CASES(或者说CLAIMS),并没有合并同一个病人.
: 恩,做READMISSION也很时髦.我们有一个大组在做.
: 能讲讲,LENGTH OF STAY的分析都用了什么方法吗?
: 多谢!!
:
: stay
| z**********i
发帖数: 12276 | 10 我做了BOXPLOT,MEDIAN都是相同的,2002-2009,随时间没有变化.所以做了MEAN随时间的
变化.
收治和诊断都是相应的疾病,比如是AMI.
保险类别可能有.收入可能可以看邮编?
多谢回复!!
【在 R*********i 的大作中提到】
: 不看看收治原因和诊断么？还有保险类别，收入水平？而且Median可能比Mean更有代表
: 性。
| | | z**********i
发帖数: 12276 | 11 0被舍弃了,只有达到一天以上的,才计算LOS.
2-6天是很高的峰,最高是4天,20%左右.
谢谢回复!
【在 B****k 的大作中提到】
: ER 占77% 会不会有类似 zero inflation 的问题？就是很多的1天的stay让分布在1上
: 有一个峰值，然后可能还有另外一个小峰值?
| z**********i
发帖数: 12276 | 12 没有人被CENSORING.所有的病人都有ADMISSION和DISCHARGE DATE.
做了KM PLOT.只局限在描述性分析,没有进一步的统计分析.
【在 B****k 的大作中提到】
: Survival Analysis?
| h******y
发帖数: 3501 | 13 You can try to calculate the severity-adjusted LOS, basically build a
regression model using risk factors and calculate the expected LOS,then you
can look at the ratio of observed/expected. Theoretically ratio should be 1,
if it's less than 1, patients are discharged faster than expected, if more
than 1, patients stay longer than expected. You can compare the ratio across
hospitals.
You can also calculate the percent of LOS>7 days in each year (or N days)
and compare across years/hospitals.
【在 z**********i 的大作中提到】
: 是病人水平的HEALTH CARE CLAIMS DATA, 从2002年到09年.
: 有医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急诊,老人院,ER)和出院去了哪里
: (比如,回家,老人院,死亡).
: 目前,做了一些描述性的图.
: distribution plot of length of stay.
: boxplot of length of stay.
: mean of length of stay by year.
: Kaplan-Meier plot strata by 医院类别,病人年龄,性别,种族和从哪里入院(比如,急
: 诊,老人院,ER)和出院去了哪里(比如,回家,老人院,死亡).
: 想征集一下思路,下一步,可以做些什么统计分析?
| z**********i
发帖数: 12276 | 14 多谢你的建议!
再请教一下,REGRESSION MODEL,我是先做LOS的LOG TRANSFORMATION,还是用NON LINEAR
MODEL来做呢?
LOS>7 可能还是要ADJUSTED BY DRG(SEVERITY),否则,CRITICAL ACCESS HOSPITAL可能
收治的病人病情相对常规医院要轻微些.
另外,LOS和MORTALITY是医院质量的标准,我想也同时看看MORTALITY.
再次感谢!
you
1,
more
across
【在 h******y 的大作中提到】
: You can try to calculate the severity-adjusted LOS, basically build a
: regression model using risk factors and calculate the expected LOS,then you
: can look at the ratio of observed/expected. Theoretically ratio should be 1,
: if it's less than 1, patients are discharged faster than expected, if more
: than 1, patients stay longer than expected. You can compare the ratio across
: hospitals.
: You can also calculate the percent of LOS>7 days in each year (or N days)
: and compare across years/hospitals.
| h******y
发帖数: 3501 | 15 包子呢？
一般先用NATURAL LOG TRANSFORM，通过REGRESSION得出EXPECTED LN（LOS）以后，再
EXPONETIATE，再算RATIO。
你要看MORTALITY的话选择就更多了。主要也是比较SEVERITY ADJUSTED MORTALITY。
LINEAR
【在 z**********i 的大作中提到】
: 多谢你的建议!
: 再请教一下,REGRESSION MODEL,我是先做LOS的LOG TRANSFORMATION,还是用NON LINEAR
: MODEL来做呢?
: LOS>7 可能还是要ADJUSTED BY DRG(SEVERITY),否则,CRITICAL ACCESS HOSPITAL可能
: 收治的病人病情相对常规医院要轻微些.
: 另外,LOS和MORTALITY是医院质量的标准,我想也同时看看MORTALITY.
: 再次感谢!
:
: you
: 1,
| z**********i
发帖数: 12276 | 16 双黄的,不成敬意,多谢!
【在 h******y 的大作中提到】
: 包子呢？
: 一般先用NATURAL LOG TRANSFORM，通过REGRESSION得出EXPECTED LN（LOS）以后，再
: EXPONETIATE，再算RATIO。
: 你要看MORTALITY的话选择就更多了。主要也是比较SEVERITY ADJUSTED MORTALITY。
:
: LINEAR
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