This study aims to develop the severity-adjusted length of stay(LOS) model for acute stroke patients using data from the hospital discharge survey and propose management of length of stay(LOS) for acute stroke patients and using for Hospital management. The dataset was taken from 23,134 database of the hospital discharge survey from 2004 to 2009. The severity-adjusted LOS model for the acute stroke patients was developed by data mining analysis. From decision making tree model, the main reasons for LOS of acute stroke patients were acute stroke type. The difference between severity-adjusted LOS from the decision making tree model and real LOS was compared and it was confirmed that insurance type and bed number of hospital, location of hospital were statistically associated with LOS. And to conclude, hospitals should manage the LOS of acute stroke patients applying it into the medical information system.
본 논문에서는 지방환자의 서울진료의 추이와 치료결과를 살펴보기 위해 2005년, 2008년의 퇴원환자 조사 자료를 재원일수를 이용하여 분석하였다. 그 결과 2005년 퇴원환자 333,280명과 2008년 퇴원환자 419,873명의 성별, 연령별, 주진단 분포는 유사한 것으로 나타났으며 치료결과 재원일수는 2005년에 30일 이상이 7.2%, 20~29일이 5.9%인데 비해 2008년은 30일이상이 6.2%, 20~29일 6.0%로 나타나 재원일수는 절감되었다. 전체퇴원환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해 회귀분석 결과 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경유, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한 암환자의 재원일수에 영향을 끼치는 요인에 대해서도 연도, 성, 보험유형, 의료기관유형, 입원경로, 내원 경우, 주진단, 거주지의 효과를 통제한 후 지방환자의 진료지역에 따른 재원일수를 살펴본 결과 서울이 가장 낮은 것으로 나타났다. 즉, 지방환가 거주지에서 진료를 받는 것에 비해 서울에서 진료를 받는 것이 치료결과가 짧았다. 이는 타 지역 진료의 간접의료비 영향으로 서울지역에서 조기 퇴원하여 거주지에서 진료하였거나 서울 진료자가 중증도가 낮은 환자가 많아 재원일수가 낮을 수 있다는 것도 배제 할 수 없다. 이에 대한 중증도 보정 후 서울 진료환자의 재원일수가 낮은 요인을 분석하는 추후 연구가 필요하다.
In this study, we developed the severity-adjusted length of stay (LOS) model for acute myocardial infarction patients using data from the hospital discharge survey and proposed management of medical quality and development of policy. The dataset was taken from 2,309 database of the hospital discharge survey from 2004 to 2006. The severity-adjusted LOS model for the acute myocardial infarction (AMI) patients was developed by data mining analysis. From decision making tree model, the main reasons for LOS of AMI patients were CABG and comorbidity. The difference between severity-adjusted LOS from the ensemble model and real LOS was compared and it was confirmed that insurance type and location of hospital were statistically associated with LOS. And to conclude, hospitals should develop the severity-adjusted LOS model for frequent diseases to manage LOS variations efficiently and apply it into the medical information system.
This study analyzed the relationship between the convergence performance in hospital. This study examined previous research and calculated centralized index using diagnosis related groups. In addition, multiple regression analysis was used based on LOS in order to understand the effect of focused strategy which quality of medical inpatient service. The centralized level was examined by analyzing national inpatient sample data using 'Internal Herfindahl-Hirshman index' This study is significant because it reviewed medical inpatient service quality by measuring hospital centralized level which has been rarely studied before Korea.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.6
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pp.2668-2676
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2011
In order to analyze the variation in length of stay(LOS) of injury inpatients, we developed severity-adjusted LOS model using Korean National Discharge In-depth Injury Survey data of Center for Disease Control. Appling this model, we calculated predicted values and, after standardizing LOS using the differences from the actual values, analyzed the variation in LOS. Major factors affecting severity-adjusted LOS of injury inpatients were found to be severity, surgery(or no surgery), age, injury mechanism and channel of hospitalization. Result of analysis of the differences between the actual values and predicted values adjusted by decision tree model suggested that there were statistically significant differences by hospital size(number of beds), type of insurance and location of institution. In order to reduce the variation in LOS, efforts should be exerted in developing nationwide treatment protocol, inducing medical institutions to utilize it, and furthermore systematically evaluating it to reduce the variation continually.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.8
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pp.407-414
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2016
This study was conducted to provide basic data to evaluate the appropriateness of convalescent hospitalization treatment by investigating the number of hospitalization days and the total treatment expenses of a total of 44,037 monthly billing statements requested from the Health Insurance Review and Assessment Service. Evaluated data consisted of medical care expenses of patients of the diem payment system hospitalized at convalescent hospitals in Daejeon, Chungnam, Chungbuk and Sejong from January through December of 2014. According to the analysis result of the general characteristics of the study objects and the canonical correlation analysis of the top 15 main diagnosis names, 7 canonical functions have been deducted. Among them, six canonical functions were shown to be statistically significant (p<0.001), and canonical function 1 had a chi-squared value of 5955.49 and 98 degrees of freedom at p<0.001 level. Overall, the results indicated that if health and welfare service in the regional society is magnified, social hospitalization can be reduced.
This study analyzed the relationship between the level of hospital caseloads and length of stay for the delivery patients. The differences of hospital caseloads were measured by the Internal Herfindahl Index, which measured the concentration of delivery patient in a hospital. And the structure variables of hospitals such as the number of bed, the number of treatment, and the number of doctors and nurses per 100 beds were included as control variables. And average length of stay of delivery patients was used as the dependent variable. Concentration status of delivery patients was measured in two models: (1) first model represents the concentration level of delivery patient in all hospital patients, (2) second model represents the concentration level of delivery patient in all obstetrics and gynecology patients. In regression analysis, patient concentration index was not statistically significant in explaining the variation of average length of stay in two models. But the number of delivery patients and number of beds were statistically significant. The number of delivery patient variable showed negative regression coefficient with average length of stay and the number of beds showed positive coefficient with average length of stay. This study result indicated that the volume of delivery patients in a hospital will play a significant role in reducing the length of stay of delivery patients. Patient volume could contribute in improving the efficiency of patient care in a hospital.
This study deals with an analysis into the details of medical treatment and expenses by items of treatment as well as the factors related to the ratio between the medical treatment and expenses for 1583 patients who were hospitalized in and discharged from 2 general hospitals located at a city under the coverage of car insurance during the year 2009. As a result, there was statistically significant difference in the details of medical treatment and expenses by items of treatment as well as their composition ratio depending on the individual characters as sex, age and the number of days staying in hospital. Each medical institution should conduct a close analysis of its patients under the car insurance program as well as the factors related to medical expenses with a view to utilize them as basic data for mapping out plans for effective operation of its organization in consideration of the characters as a medicalinstitution.
Our study was carried out to develop the severity-adjustment model for length of stay in hospital for percutaneous coronary interventions so that we would analysis the factors on the variation in length of stay(LOS). The subjects were 1,011 percutaneous coronary interventions inpatients of the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey 2004-2006 data. The data were analyzed using t-test and ANOVA and the severity-adjustment model was developed using data mining technique. After yielding the standardized value of the difference between crude and expected length of stay, we analysed the variation of length of stay for percutaneous coronary interventions. There was variation of LOS in regional differences, size of sickbed and insurance type. The variation of length of stay controlling the case mix or severity of illness can be explained the factors of provider. This supply factors in LOS variations should be more studied for individual practice style or patient management practices and healthcare resources or environment. We expect that the severity-adjustment model using administrative databases should be more adapted in other diseases in practical.
This study aims to analyze the factors affecting the length of stay in elderly pediatric inpatients in traffic accidents. We used Korean National Hospital Discharge In-depth Injury data on the discharged from 2012 to 2016. Statistically significant factors affecting the length of stay are admission route, Charlson Comorbidity Index(CCI), injury parts, operation, results, hospital area, and beds for hospitals. The length of stay was shorter in the case of the admission route of the outpatient department than the emergency room, the results were not improved or death rather than improved, and the bed size was 500-999 beds or over 1000 beds rather than 100-299 beds. However, the length of stay was longer in the case of CCI score was 1-2 or over 3 rather than 0, injury parts were other parts rather than head/neck, when the operation was yes, and when the hospital area was a province, metropolitan rather than Seoul. This study intends to understand the medical characteristics of inpatient to prevent pedestrian traffic accidents in accordance with the population aging. Based on this finding, we wish to be used as the basic data for the establishment of policies to effectively manage traffic safety and medical resources in consideration of the characteristics of the elderly people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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