多层级质量指标（MQI）：方法与蒙特卡洛证据
应用统计
2022-06-28 v1
摘要
背景：质量指标常用于评估医疗服务提供方（尤其是医院）的绩效。此类指标设计的既有方法因间接标准化与估计量高方差而存在偏误。针对地理区域的质量指标则鲜有考虑。目标：为医疗服务提供方与地理区域开发并评估多层级质量指标（MQI）方法。研究设计：我们由统计多层级模型形式化推导 MQI，该模型可纳入患者、提供方与区域的特征。我们采用蒙特卡洛模拟评估 MQI 相对于基于标准化死亡/发病比（SMR）与风险标准化死亡率（RSMR）的既有方法的性能。度量：真实提供方/区域效应与质量指标估计值之间的秩相关；由质量指标识别出的前 10% 最优与后 10% 最差提供方的占比。结果：所提出的 MQI 为 1）标准化医院结局率（SHOR），2）区域 SHOR（RSHOR），以及 3）区域标准化患者结局率（RSPOR）。蒙特卡洛模拟表明，在几乎所有情景下 SHOR 对提供方绩效的估计均显著优于 SMR 与 RSMR。RSPOR 比区域 SMR 略为稳定。我们还发现，对区域特征的建模通常可提升提供方层面估计的适切性。结论：MQI 方法有助于对医疗服务提供方与地理区域进行适切且高效的质量指标估计。
引用
@article{arxiv.2206.13168,
title = {Multilevel Quality Indicators (MQI): Methodology and Monte Carlo evidence},
author = {Martin Roessler and Claudia Schulte and Uwe Repschläger and Dagmar Hertle and Danny Wende},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13168},
year = {2022}
}