The use of quantile regression in health care research: a case study examining gender differences in the timeliness of thrombolytic therapy
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Notice bibliographique
Résumé
Investigators are frequently interested in determining patient and system characteristics associated with delays in the provision of essential medical treatment. Investigators have typically used either multiple linear regression or Cox proportional hazards models to assess the impact of patient and system characteristics on the timeliness of medical treatment. A drawback to the use of these two methods is that they allow, at best, a partial exploration of how a distribution of delays in treatment or of waiting times changes with patient characteristics. In contrast, quantile regression models allow one to assess how any quantile of a conditional distribution changes with patient characteristics. We illustrate the utility of quantile regression by examining gender differences in the delivery of thrombolysis in patients with an acute myocardial infarction. We demonstrate that richer inferences can be drawn through the use of quantile regression. Females were more likely to experience delays in treatment compared to males. Furthermore, gender had a greater impact upon those patients who had the greatest delays in treatment. Investigators who want to determine how a distribution of delays in treatment or of waiting times changes with patient or system characteristics should consider complementing their analyses with the use of quantile regression.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle