Survival analysisDescriptive statis

Survival analysis
Descriptive statistics gave some indications of predictors for unscheduled readmissions. The patterns of patient readmissions, however, were quite complex and often involved multiple admissions and overlapping 30-day readmission periods. Logistic regression analysis of the retrospective data was attempted, but it oversimplified the data. The results were not included in this paper for that reason. To better estimate the risk of readmission given several explanatory variables, and to account for multiple readmissions per patient across the 1-year time frame, survival modeling was more successful. Table 3 summarizes the survival model variables or interaction terms found to be significant in at least one model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ความอยู่รอดสถิติพรรณนาให้บ่งชี้บางอย่างของ predictors ในฐานะ readmissions รูปแบบของ readmissions ผู้ป่วย อย่างไรก็ตาม ค่อนข้างซับซ้อน และมักจะเกี่ยวข้องกับการรับสมัครและรอบระยะเวลา 30 วัน readmission ทับซ้อนกันหลาย ถดถอยโลจิสติกการวิเคราะห์ข้อมูลคาดความพยายาม แต่มัน oversimplified ข้อมูล ผลลัพธ์ไม่ถูกรวมในกระดาษนี้เหตุผล การประเมินความเสี่ยงของการ readmission กำหนดตัวแปรอธิบายหลายดี และการ readmissions หลายต่อผู้ป่วยในช่วงเวลา 1 ปี โมเดลรอดได้ประสบความสำเร็จ ตาราง 3 สรุปรอดตัวแปรหรือเงื่อนไขการโต้ตอบที่พบเป็นสำคัญในรูปแบบ