This study was conducted to propose an insight into the appropriateness of hospital length of stay(LOS) by developing a severity-adjusted LOS model for patients with pneumonia, organism unspecified. The pneumonia risk-adjustment model developed in this paper is based upon the 2006-2010 the Korean National Hospital Discharge in-depth Injury Survey. Decision tree analysis revealed that age, admission type, insurance type, and the presence of additional disorders(pleural effusion, respiratory failure, sepsis, congestive heart failure etc.) were major factors affecting the severity-adjusted model using the Clinical Classifications Software(CCS). Also there was a difference in LOS among the regional hospitals, especially the hospital LOS has not been efficiently managed in Gyeongsangbuk-do, Jeollanam-do, Jeollabuk-do, Daejeon, and Busan. To appropriately manage hospital LOS, reliable statistical information about severity-adjusted LOS should be generated on a national level to make sure that hospitals voluntarily reduce excessive LOS and manage main causes of delayed discharge.
Objectives: To evaluate the performance of models to predict AMI patients death using severity adjustment measures in Korea. Methods: Medical records of 861 patients treated by AMI in 7 general hospitals during 1996 and 1997 were reviewed by trained nurses. We measured the severity of patients by APACHE III, MedisGroups, CSI and DS. Using each severity method a predictive mortality for each patient was calculated from a logistic regression model including the severity score. The statistical performance of each severity method model was evaluated by using c-statistics and R2. For each hospital, z scores compared actual and expected mortality rates. Results: The overall in-hospital mortality was 14.5%, ranged from 10.0% to 22.2%. The distributions of severity scores for each method was significantly different by hospitals. The four severity-adjusted models to predict AMI patients death varied in their statistical performance for discrimination power of patients death. Order of Severity-adjusted mortality rates and z scores by four severity measures was different. Conclusion: Severity-adjusted mortality rates of AMI patients might be applied as an indicator for hospital performance evaluation in Korea. Because different severity methods frequently produce different impressions about relative hospital performance, more studies has to be done to use it as quality indicator and more attention should be paid to select appropriate severity measures.
Our study was carried out to analyze the variation factors of severity-adjusted length of stay(LOS) in coronary artery bypass graft(CABG). The subjects were 932 CABG inpatients of the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey from 2004 through 2008. The data were analyzed using $x^2$ test and the severity-adjusted model was developed using data mining technique. The results of the study were as follows: male(71.1%), older than 61 years of age(61.6%), more than 500 beds(92.8%) and admitting via ambulatory care(70.0%) appeared to have higher rate than otherwise. In-hospital mortality of CABG inpatients was 2.8%. In addition, 46.4% of the patients received their care in other residence. The angina pectoris(45.6%) was found to be the highest in principle diagnosis, followed by chronic ischemic heart disease(36.9%) and acute myocardial infarction(12.0%). We developed severity-adjusted LOS model using the variables such as gender, age and comorbidity. Comparison of adjusted values in predicted LOS revealed that there were significant variations in LOS by location of hospital, bed size, and whether patients received the care in their residences. The variations of LOS can be explained as the indirect indicator for quality variation of medical process. It is suggested that the severity-adjusted LOS model developed in this study should be utilized as a useful method for benchmarking in hospital and it is necessary that national standard clinical practice guideline should be developed.
Background : Among 'structure', 'process' and 'outcome' approaches, outcome evaluation is considered as the most direct and best approach to assess the quality of health care providers. Risk-adjustment is an essential method to compare outcome across providers. This study has aims to judge performance of hospitals by severity adjusted mortality rates of coronary artery bypass graft (CABG) surgery. Methods : Medical records of 584 patients who got the CABG surgery in 6 general hospitals during 1996 and 1997 were reviewed by trained nurses. The MedisGroups was used to quantify severity of patients. The predictive probability of death was calculated for each patient in the sample from a multivariate logistic regression model including the severity score, age and sex. For evaluation of hospital performance, we calculated ratio of observed number to expected number of deaths and z score [(observed number of deaths - expected number of deaths)/square root of the variance in the number of deaths], and compared observed mortality rate with confidence interval of adjusted mortality rate for each hospital. Results : The overall in-hospital mortality was 7.0%, ranged from 2.7% to 15.7% by hospital. After severity adjustment the mortality by hospital was from 2.7% to 10.7%. One hospital with poor performance was distinctly divided from others with good performance. Conclusion : In conclusion, severity-adjusted mortality rate of CABG surgery might be applied as an indicator for hospital performance evaluation in Korea. But more pilot studies and improvement of methodologies has to be done to use it as quality indicator.
본 연구는 급성심근경색증 입원환자를 대상으로 중증도가 보정된 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 의료의 질 관리 및 정책 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 하였다. 2004-2006년 퇴원손상심층조사 자료 중 급성심근경색증 입원환자 2,309명을 대상으로 급성심근경색증 입원환자의 적정 재원일수 예측모형은 데이터마이닝을 이용하여 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 급성심근경색증 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 관상동맥우회술(CABG)과 동반질환 건수로 나타났다. 앙상블 모형을 이용하여 개발된 급성심근경색증 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 보험유형과 의료기관 소재지가 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해 의료기관에서는 다빈도 질환에 대한 중증도 보정 적정 재원일수 예측모형을 개발하여 이를 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.
본 연구는 뇌졸중 환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 행정자료를 이용하여 우리나라 의료기관을 이용한 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 적정 재원일수 예측 모형을 개발하고 이를 의료기관에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료 중 뇌졸중 입원환자 23,134명을 대상으로 데이터마이닝 기법을 이용하여 뇌졸중 입원환자의 적정 재원일수 예측모형을 개발하였다. 의사결정나무 모형에 따라 뇌졸중 입원환자의 평균재원일수에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 뇌졸중 발생유형이었으며, 의사결정나무를 이용하여 개발된 뇌졸중 입원환자의 중증도 보정 재원일수 모형 결과, 적정 재원일수와 실제 재원일수의 차이는 진료비지불방법, 의료기관 소재지, 병상규모가 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 뇌졸중 입원환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형을 의료기관의 의료정보시스템에 적용하고 관리하는 활동을 전개해야 할 것이다.
손상입원환자의 재원일수 변이요인을 분석하기 위해 질병관리본부의 퇴원손상환자 자료를 이용하여 재원일수 중증도 보정모형을 개발하였다. 이 모형을 적용, 보정값을 산출하고 실측값과의 차이를 이용하여 재원일수를 표준화한 후 재원일수의 변이를 분석하였다. 입원손상환자의 중증도 보정 재원일수에 영향을 미치는 주요 요인은 중증도, 수술유무, 연령, 손상기전, 입원경로 등으로 나타났다. 의사결정나무 모형에 의하여 재원일수의 보정값을 산출하여 실측값과의 차이를 분석한 결과 병원규모(병상수)별, 보험유형별, 기관 소재지별로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 재원일수의 변이를 줄이기 위해 국가차원에서 진료행위프로토콜을 개발하여 의료기관에서 이를 활용하도록 유도하고, 더 나아가 이를 체계적으로 평가하여 지속적으로 노력하여야 할 것이다.
Objectives : To develop a model that will predict the mortality of patients undergoing Coronary Artery Bypass Graft (CABG) and evaluate the perfermance of hospitals. Methods : Data from 564 CABGs peformed in six general hospitals were collected through medical record abstraction by registered nurses. Variables studied involved risk factors determined by severity measures. Risk modeling was performed through logistic repression and validated with cross-validation. The statistical performance of the developed model was evaluated using c-statistic, $R^2$, and Hosmer-Lemeshow statistic. Hospital performance was assessed by severity-adjusted mortalities. Results : The developed model included age, sex, BUN, EKG rhythm, Congestive Heart Failure at admission. acute mental change within 24 hours, and previous angina pectoris history. The c-statistic and $R^2$ were 0.791 and 0.001, respectively. Hosmer-Lemeshow statistic was 10.3(p value=0.2415). One hospital had a significantly higher mortality rate than the average mortality rate, while others were net significantly different. Conclusion : Comparing the quality of service by severity adjusted mortality rates, there were significant differences in hospital performance. The severity adjusted mortality rate of CABG surgery may He an indicator for evaluating hospital performance in Korea.
Objective : Health insurers and policy makers are increasingly examining the hospital mortality rate as an indicator of hospital quality and performance. To be meaningful, a risk-adjustment of the death rates must be implemented. This study reviewed 5 severity measurement methods and applied them to the same data set to determine whether judgments regarding the severity-adjusted hospital mortality rates were sensitive to the specific severity measure. Methods : The medical records of 584 patients who underwent coronary artery bypass graft surgery in 6 general hospitals during 1996 and 1997 were reviewed by trained nurses. The MedisGroups, Disease Staging, Computerized Severity Index, APACHE III and KDRG were used to quantify severity of the patients. The predictive probability of death was calculated for each patient in the sample from a multivariate logistic regression model including the severity score, age and sex to evaluate the hospitals' performance, the ratio of the observed number of deaths to the expected number for each hospital was calculated. Results : The overall in-hospital mortality rate was 7.0%, ranging from 2.7% to 15.7% depending on the particular hospital. After the severity adjustment, the mortality rates for each hospital showed little difference according to the severity measure. The 5 severity measurement methods varied in their statistical performance. All had a higher c statistic and $R^2$ than the model containing only age and sex. There was a little difference in the relative hospital performance evaluation by the severity measure. Conclusion : These results suggest that judgments regarding a hospital's performance based on severity adjusted mortality can be sensitive to the severity measurement method. Although the 5 severity measures regarding hospital performance concurred, more often than would be expected by chance, the assessment of an individual hospital mortality rates varied by the different severity measurement method used.
본 연구는 급성심근경색환자의 효율적인 재원일수 관리를 위해 재원일수에 대한 중증도 보정 모형을 개발하고자 하였다. 2004-2009년 퇴원손상심층조사 자료에서 주진단이 I21인 급성심근경색환자 6,074명을 추출하였으며, 모형 개발 시 데이터마이닝 기법(다중회귀분석, 의사결정나무, 신경망 기법)을 적용하였다. 개발된 모형들 중에서 의사결정나무 모형이 가장 우수한 모형으로 판정되어 이를 본 연구의 중증도 보정 모형으로 채택하였다. 급성심근경색 환자의 재원일수의 중증도 보정에 영향을 미치는 주요한 요인은 관상동맥우회술 시행유무, 퇴원 시 사망유무, 동반지수 등 이였으며, 병상규모와 의료기관 소재지 별로 중증도 보정 재원일수와 실제 재원일수에 차이가 있었다. 급성심근경색환자의 재원일수 변이를 줄이고 효율적으로 관리하기 위해서는 개발된 모형에 각 의료기관의 자료를 적용하여 중증도를 보정한 후, 차이가 나는 요인을 규명하여 이를 해결하는 활동이 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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