左截断健康保险理赔数据：理论评述与实证应用
统计方法学
2024-02-01 v3
摘要
2004 年初，我们从健康保险公司 AOK 的库存中抽取了规模为 25 万人的样本。我们追踪其健康理赔至 2013 年。我们的目标是对生于 20 世纪上半叶的德国人，研究中风对痴呆发病概率的影响。2004 年前去世的人被随机左截断。对缺失数据建模的滤波，通过使用条件似然而非完全似然，得以规避未知的截断人数。2013 年后的痴呆发病为条件固定的右删失事件。对于每一条观测到的健康史，Jacod 公式给出条件似然贡献。相对于包含截断人员的样本量定义，我们推导了估计强度的渐近正态性。然而，标准误是可观测的。理赔数据显示，中风后以年计的时间中，痴呆发病强度从 0.02 上升至 0.07。利用两个估计强度的独立性，其差的 95% 置信区间为 [0.050, 0.056]。当我们将分析扩展到年龄非齐次模型时，该效应减半，但在我们额外调整多重共病后不再进一步改变。
引用
@article{arxiv.2103.05262,
title = {Left-Truncated Health Insurance Claims Data: Theoretical Review and Empirical Application},
author = {Rafael Weißbachm and Achim Dörre and Dominik Wied and Gabriele Doblhammer and Anne Fink},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05262},
year = {2024}
}
备注
56 pages, 8 figures