利用 JMP® 对北卡罗来纳州农村医院高利用率指标进行分组和预测建模杰森·布林克利，博士，美国研究所高级研究员
伊丽莎白·霍纳，博士，美国研究所高级研究员
医院利用模式复杂多样，其因果机制与患者群体一样多种多样。因此，有必要识别那些可预防的高医院利用率患者。大多数研究采用直接建模方法来分析利用率。这种策略主要识别的是不可改变的因素（例如种族和年龄），对政策调整的指导作用有限。我们提出了一种替代框架——将利用医院服务的群体划分为不同的组别，并确定其中一个组别比其他组别“使用”医院服务的频率更高。我们利用行政数据，采用预测模型来确定个体是否可能属于某个特定组别。我们将该框架应用于一家乡村医院的数据，研究老年高危患者从居家护理过渡到长期护理机构的情况。该组别约占住院高利用率患者的20%，急诊就诊患者的15%，以及30天内再入院患者的11%。预测模型随后识别出具有更高后续过渡可能性的特定ICD-9编码组。这些组别为干预提供了机会，既可以预防进一步的医院利用，也可以为可能后续转诊的患者提供指导。虽然这种技术在商业分析领域很流行，但在医疗保健领域却并不普及。我们证明，应用该框架可以对政策变革和干预措施进行探讨。
