Data AnalysisVariables were summari

Data Analysis
Variables were summarized using frequencies and proportions
(discrete) or medians and interquartile ranges
(IQRs) for continuous variables. Univariate logistic
regression models were used to predict admission
based on PRAM score at triage and 2, 3, and 4 hours.
Goodness of fit of these models was assessed using the
le Cessie-van Houwelingen test.22,23 We did not examine
the association of PRAM score at 1 hour with hospital
admission, as patients would have just completed their
initial bronchodilator therapy. The area under the receiver
operating characteristic (ROC) curve (AUC) for each
fitted logistic regression model was computed and used
to determine at which time points the PRAM score provided
the best predictions.24 The same method was used
for the outcome of prolonged stay (greater than
8 hours). Comparisons of AUC based on PRAM score
at triage and PRAM score at each of 2, 3, and 4 hours
were made using the method of DeLong et al.,25 which
takes into account the correlation of the AUCs that
occurs because they are based on the same group of
patients. Two-sided p-values less than 0.05 were taken
to be statistically significant. p-values were adjusted for
multiple testing using Holm’s method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปรสรุปผลโดยใช้ความถี่และสัดส่วน(ต่อเนื่อง) หรือ medians และช่วง interquartile(IQRs) สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง ไร Univariate โลจิสติกแบบจำลองถดถอยใช้ทำนายค่าเข้าชมตามรถเข็นคะแนนที่ triage และ 2, 3 และ 4 ชั่วโมงความดีของรุ่นนี้ได้รับการประเมินโดยใช้การเลอ Cessie รถตู้ Houwelingen test.22,23 เราไม่ได้ตรวจสอบสมาคมรถเข็นคะแนนเวลา 1 ชั่วโมงกับโรงพยาบาลค่าเข้าชม ตามผู้ป่วยจะเสร็จเพียงของพวกเขารักษาด้วยการอุดต้น พื้นที่การรับสัญญาณ(ROC) โค้ง (AUC) สำหรับแต่ละการดำเนินงานคำนวณ และใช้แบบจำลองถดถอยโลจิสติกติดตั้งการตรวจสอบที่เวลาคะแนนคะแนนรถเข็นให้predictions.24 ที่ดีที่สุดที่ใช้วิธีการเดียวกันสำหรับผลของเป็นเวลานาน (มากกว่า8 ชั่วโมง) เปรียบเทียบของ AUC อิงตามรถเข็นคะแนนtriage และรถเข็นคะแนนแต่ละ 2, 3 และ 4 ชั่วโมงทำโดยใช้วิธีของ DeLong et al. 25 ซึ่งใช้เวลาในบัญชีความสัมพันธ์ของการ AUCs ที่เกิดขึ้นเนื่องจากพวกเขาอยู่ในกลุ่มเดียวกันผู้ป่วย ถ่ายแบบสองค่า p น้อยกว่า 0.05มีนัยสำคัญทางสถิติ มีปรับค่า pหลายการทดสอบโดยใช้วิธีของ Holm

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ข้อมูล
ตัวแปรสรุปโดยใช้ความถี่และสัดส่วน
(ต่อเนื่อง) หรือมีเดียและช่วง interquartile
(IQRs) สำหรับตัวแปรอย่างต่อเนื่อง univariate โลจิสติก
รุ่นถดถอยถูกนำมาใช้ในการทำนายการเข้ารับการรักษา
ขึ้นอยู่กับคะแนนที่เปรม triage และ 2, 3, และ 4 ชั่วโมง.
ความดีของความเหมาะสมของรูปแบบเหล่านี้ได้รับการประเมินโดยใช้
Le Cessie รถตู้ Houwelingen test.22,23 เราไม่ได้ตรวจสอบ
การเชื่อมโยง ของรถเข็นคะแนนที่ 1 ชั่วโมงที่มีโรงพยาบาล
เข้ารับการรักษาเป็นผู้ป่วยที่จะได้เสร็จสิ้นเพียงแค่พวกเขา
บำบัด bronchodilator เริ่มต้น พื้นที่ใต้ผู้รับ
ปฏิบัติการลักษณะ (ROC) (AUC) สำหรับแต่ละ
แบบการถดถอยโลจิสติกติดตั้งถูกคำนวณและนำมาใช้
ในการตรวจสอบที่จุดเวลาคะแนนเปรมที่มีให้
predictions.24 ที่ดีที่สุดวิธีการเดียวกันถูกใช้
สำหรับผลของการเข้าพักเป็นเวลานาน (มากกว่า
8 ชั่วโมง) เปรียบเทียบ AUC ขึ้นอยู่กับคะแนนเปรม
ที่ triage และให้คะแนนเปรมในแต่ละ 2, 3, และ 4 ชั่วโมง
ที่ถูกสร้างขึ้นโดยใช้วิธีการของ DeLong et al., 25 ซึ่ง
คำนึงถึงความสัมพันธ์ของ AUCS ที่
เกิดขึ้นเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับ กลุ่มเดียวกับ
ผู้ป่วย สองด้าน P-ค่าน้อยกว่า 0.05 ถูกนำ
อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ค่า P ปรับสำหรับ
การทดสอบหลาย ๆ โดยใช้วิธีการของเกาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูลสรุปคือใช้ความถี่และสัดส่วน( ต่อเนื่อง ) หรือมีเดียสร้างและช่วง( iqrs ) สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง กลุ่มโลจิสติกแบบจำลองวิเคราะห์การทำนายรถเข็นผู้ป่วยตามคะแนนที่ 2 , 3 , และ 4 ชั่วโมงความสอดคล้องของโมเดลเหล่านี้ถูกประเมินโดยใช้เลอ cessie รถตู้ houwelingen ทดสอบ 22,23 เราไม่ได้ตรวจสอบสมาคมคะแนนรถเข็น 1 ชั่วโมงกับโรงพยาบาลเข้าเป็นผู้ป่วยจะต้องเสร็จสมบูรณ์ของพวกเขาบร โชไดเลเตอร์ การรักษาเบื้องต้น เขตพื้นที่รับลักษณะงาน ( ROC ) โค้ง ( ยา ) สำหรับแต่ละพอดีตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นถูกคำนวณและใช้เพื่อตรวจสอบเวลาที่จุดคะแนนให้รถเข็นที่ดีที่สุด predictions.24 วิธีเดียวกันใช้สำหรับผลของการพักนาน ( มากกว่า8 ชั่วโมง ) การเปรียบเทียบค่าตามคะแนนรถเข็นและที่สำคัญคะแนนรถเข็นที่แต่ละของ 2 , 3 , และ 4 ชั่วโมงถูกสร้างโดยใช้วิธี Delong et al . , 25 ที่จะพิจารณาความสัมพันธ์ของ aucs ว่าเกิดขึ้นเนื่องจากพวกเขาอยู่ในกลุ่มเดียวกันผู้ป่วย สองข้าง p-values น้อยกว่า 0.05 ถ่ายได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ p-values ปรับข้อมูลสำหรับใช้วิธีทดสอบหลาย ๆเกาะอยู่