Readmissions, Observation and the Hospital Reduction Programme ad

Na koniec przyjrzeliśmy się połączonym wynikom każdego powrotu do szpitala w ciągu 30 dni po wypisaniu (readmisja lub obserwacja). Wskaźniki readmisji i obserwacji-usługi były skorygowane o ryzyko przy użyciu współzmiennych z metody CMS w szpitalu (wiek, 31 współistniejących schorzeń i główna diagnoza rozładowania) .8 Skorygowane ryzyko stopy obliczono dla każdego szpitala i dla każdego miesiąca, zarówno w przypadku ukierunkowanych, jak i nieukierunkowanych warunków. Wykluczyliśmy 437 szpitali, które nie miały wstępu do docelowych warunków zarówno przed, jak i po przejściu ACA. Dodatkowe szczegóły znajdują się w dodatkowym dodatku, dostępnym wraz z pełnym tekstem tego artykułu na stronie. Analiza statystyczna
Tabela 1. Tabela 1. Rekord roczny przyjęty zgodnie z charakterystyką szpitala i pacjenta. W pierwszej kolejności zbadano charakterystykę pacjentów hospitalizowanych z powodu hospitalizacji z powodu ukierunkowanych i nieukierunkowanych warunków w pierwszym roku (od października 2007 r. Do września 2008 r.) Oraz w ubiegłym roku (od czerwca 2014 r. Do Maj 2015) okresu badań (tabela 1). W tych statystykach opisowych hospitalizacją wskaźnika była jednostka analizy, a pacjenci mogli mieć więcej niż jedną hospitalizację z indeksu.
Następnie przeanalizowaliśmy trendy w zakresie readmisji i obserwacji jednostek pobytowych od roku 2008 do maja 2015 r. Oparliśmy te podstawowe analizy na modelach z przerwanymi szeregami czasowymi, które wdrożyliśmy, stosując uogólnione równania szacujące, w celu zbadania trendów liniowych na miesięcznym poziomie szpitalnym. , skorygowane o ryzyko wskaźniki readmisji i obserwacji i usług. W głównej analizie przeanalizowaliśmy zmianę trendu między okresami, w trzech osobnych okresach: przed ACA (od października 2007 r. Do marca 2010 r.), Realizacji programu redukcji świadczeń szpitalnych (od kwietnia 2010 r. Do września 2012 r.) Oraz długoterminowego kontynuacja po wszczęciu kar (od października 2012 r. do maja 2015 r.). Przetestowaliśmy również model wrażliwości, który obejmował dodatkowy 6-miesięczny okres inicjacji po przyjęciu ACA (od kwietnia 2010 r. Do września 2010 r.), Ponieważ szpitale mogły potrzebować czasu na wdrożenie zasad mających na celu ograniczenie readmisji po przyjęciu ustawy.
Modele liniowego uogólnionego szacowania wykorzystały miesięczną, opartą na szpitalach, szybkość readmisji skorygowaną o ryzyko jako wynik i zawierały niezależną roboczą macierz korelacji i solidne empiryczne błędy standardowe w celu uwzględnienia korelacji wewnątrzszpitalnej w czasie. Modelujemy różnice w trendach czasowych między readmisjami dla warunków docelowych a tymi dla warunków niedostosowanych, po dostosowaniu do sezonowej zmienności i po ważeniu przez miesięczną liczbę pobocznych wskaźników w szpitalu. Oszacowaliśmy zmiany współczynników readmisji w czasie za pomocą liniowego terminu, a także liniowych wypustów dla każdej zmiany w okresie czasu (kwiecień 2010 r. I październik 2012 r. W modelu podstawowym). Model ten pozwalał, aby efekty sezonowe i trendy czasowe różniły się między warunkami ukierunkowanymi a nieukierunkowanymi, uwzględniając warunki interakcji z typem warunku (ukierunkowane lub nieskonowane) oraz oddzielne początkowe przechwycenia dla warunków ukierunkowanych i nieuwzględnionych. W każdym z tych okresów stosowaliśmy cztery testy hipotez: po pierwsze, czy były znaczące tendencje w zakresie wskaźników readmisji w tym okresie. Po drugie, czy tendencja ta różniła się między warunkami ukierunkowanymi a nieukierunkowanymi (interakcja między czasem a warunkami ukierunkowanymi lub nieukierunkowanymi) w czasie. Po trzecie, czy w warunkach ukierunkowanych, czy nieregulowanych tendencja w bieżącym okresie czasu różniła się od trendu w poprzednim okresie czasu (na podstawie statystycznie istotnego terminu spline). Po czwarte, czy wielkość zmiany trendu między bieżącym a poprzednim okresem różniła się między warunkami ukierunkowanymi a nieukierunkowanymi (interakcja między zmianą nachylenia a warunkami ukierunkowanymi lub nieukierunkowanymi). Istotność została oparta na 95% przedziałach ufności
[patrz też: Warszawa USG genetyczne, rewitalizacja pochwy, agencja hostess ]

Powiązane tematy z artykułem: agencja hostess rewitalizacja pochwy Warszawa USG genetyczne