Finite mixture models : applications to length of stay for delivery hospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
In the United States (U.S.), childbirth is the most common reason for hospitalization, and the maternal mortality rate per 100,000 (2017-2018) is markedly elevated in the U.S. (17.4) compared to neighboring Canada (10), the United Kingdom (7), and Japan (5) (Trends in Maternal Mortality, 2000 to 2017: Estimates by WHO, UNICEF, UNFPA, World Bank Group and the United Nations Population Division). These data, the increased focus on addressing severe maternal morbidity and mortality to improve patient outcomes and reduce healthcare costs is well deserved. These women often have a longer delivery length of stay (LOS) and experience complications of varying severity. Patient and hospital characteristics influence LOS, but the right-skewness and heteroskedasticity of the LOS distribution for delivery hospitalizations makes modeling the LOS distribution difficult as assumptions for conventional parametric models are often violated (e.g., normality). This dissertation presents a practical approach with new capabilities for improved modeling of delivery LOS. The longstanding debate regarding the appropriate LOS for delivery includes as evidence the benefits of discharge to the mother’s physical and emotional health. However, early discharge can increase the risk of adverse events. In the U.S., most delivery stays last two or three days; those who remain inpatient for longer represent an important group which may have experienced severe maternal morbidity. Although a longer LOS may not be avoidable for women who have experienced complications, the concomitant costs and certain risks, increase with each day in the hospital. To improve the quality of maternal care, allocation of healthcare resources, and reduce costs, it is important to determine patient and hospital risk factors for extended delivery LOS. However, the challenge of modeling must be overcome to provide meaningful insights regarding predictors of delivery LOS. The strongly skewed distribution of LOS poses problems for modeling and analysis. Various methods and models, such as data transformations, have been examined for describing the LOS distribution, but are not always satisfactory in fitting the entire LOS distribution. Finite mixture models have been shown to be beneficial, as they accommodate the skewed LOS distribution without the need to transform the data or arbitrarily define the longer LOS outliers. These models allow all observations to be used and can identify the proportion of women staying longer. Finite mixture models decompose the LOS distribution into multiple underlying subpopulations. For example, delivery hospitalizations can be comprised of two subpopulations, one group staying shorter and another group staying longer.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».