Analysis of Hospital Mortality Data: The Role of DRG’s
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Factors associated with hospital mortality are usually identified and their effects are quantified through statistical modeling. To guide the choice of the best statistical model, we first quantify the predictive ability of each model and then use the CIHI index to see if the hospital policy needs any change. Objectives: The main purpose of this study compared three statistical models in the evaluation of the association between hospital mortality and two risk factors, namely subject’s age at admission and the length of stay, adjusting for the effect of Diagnostic Related Groups (DRG). Methods: We use several SAS procedures to quantify the effect of DRG on the variability in hospital mortality. These procedures are the Logistic Regression model (ignoring the DRG effect), the Generalized Estimating Equation (GEE) that takes into account the within DRG clustering effect (but the within cluster correlation is treated as nuisance parameter), and the Generalized Linear Mixed Model (GLIMMIX). We showed that the GLIMMIX is superior to other models as it properly accounts for the clustering effect of “Diagnostic Related Groups” denoted by DRG. Results: The GLM procedure showed that the proportional contribution of DRG is 16%. All three models showed significant and increasing trend in mortality (P
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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