Are (the log‐odds of) hospital mortality rates normally distributed? Implications for studying variations in outcomes of medical care
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Hierarchical regression models are increasingly being used to examine variations in outcomes following the provision of medical care across providers. These models frequently assume a normal distribution for the provider-specific random effects. The appropriateness of this assumption for examining variations in health care outcomes has never been explicitly tested. AIMS AND OBJECTIVES: To compare hierarchical logistic regression models in which the provider-specific random effects were either a normal distribution or a mixture of three normal distributions. METHODS: We used data on 18,825 patients admitted to 109 hospitals in Ontario with a diagnosis of acute myocardial infarction. We used the Deviance Information Criterion, Bayes factors and predictive distributions to compare the evidence between the two competing models. RESULTS: There was strong evidence that the distribution of hospital-specific log-odds of mortality was a mixture of three normal distributions compared to the evidence that it was normal. In some scenarios, the hospital-specific posterior tail probabilities of unacceptably high mortality were lower when a logistic-normal model was fit compared to when a logistic-mixture of normal distributions model was fit. Additionally, in these same scenarios, fewer hospitals were classified as having higher than acceptable mortality when the logistic-mixture of three normal distributions was used. CONCLUSIONS: These findings have important consequences for those who use hierarchical models to examine variations in outcomes of medical care across providers since the mixture of three normal distributions model indicated that variations in outcomes across providers was greater than indicated by the logistic-normal model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,212 | 0,725 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».