利用 JMP® 對北卡羅來納州農村醫院高利用率指標進行分組和預測建模傑森‧布林克利，博士，美國研究所資深研究員
伊麗莎白·霍納，博士，美國研究所高級研究員
醫院利用模式複雜多元，其因果機制與病患群體一樣多元。因此，有必要識別那些可預防的高醫院利用率患者。大多數研究採用直接建模方法來分析使用率。這種策略主要識別的是不可改變的因素（例如種族和年齡），對政策調整的指導作用有限。我們提出了一種替代框架——將利用醫院服務的群體劃分為不同的組別，並確定其中一個組別比其他組別「使用」醫院服務的頻率更高。我們利用行政數據，採用預測模型來確定個體是否可能屬於某個特定組別。我們將此框架應用於鄉村醫院的數據，研究老年高風險患者從居家照護過渡到長期照護機構的情況。此組別約佔住院高利用率患者的20%，急診就診患者的15%，以及30天內再入院患者的11%。預測模型隨後識別出具有更高後續過渡可能性的特定ICD-9編碼組。這些組別為介入提供了機會，既可以預防進一步的醫院利用，也可以為可能後續轉診的患者提供指導。雖然這種技術在商業分析領域很流行，但在醫療保健領域卻不普及。我們證明，應用該框架可以對政策變革和乾預措施進行探討。
