Statistical AnalysisBaseline patien

Statistical Analysis
Baseline patient characteristics by SNF status were compared using t-tests for normally
distributed continuous variables, Wilcoxon rank sum tests for non-normally distributed
continuous variables, and chi square tests for categorical variables. Negative binomial
regression was used to examine the relationship between patient baseline characteristics and
the rate of hospitalizations and outpatient visits per person year of follow-up. Variables with
no significant association with health care utilization in unadjusted analyses (malignancy,
cerebrovascular disease, GFR) were not included in the multivariable models. All models
were adjusted for incident vs. prevalent status at study enrollment. Patients were divided into
quartiles by Charlson comorbidity index in the analysis. Predictors of cardiologist visits in
the outpatient setting in the last year of life were analyzed using negative binomial
regression. Given that the number of cardiology visits was fewer than other outcomes we
examined, only variables that demonstrated a significant relationship with cardiologist visits
on bivariate analysis were included in the multivariable model. A two-sided p value

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Statistical AnalysisBaseline patient characteristics by SNF status were compared using t-tests for normallydistributed continuous variables, Wilcoxon rank sum tests for non-normally distributedcontinuous variables, and chi square tests for categorical variables. Negative binomialregression was used to examine the relationship between patient baseline characteristics andthe rate of hospitalizations and outpatient visits per person year of follow-up. Variables withno significant association with health care utilization in unadjusted analyses (malignancy,cerebrovascular disease, GFR) were not included in the multivariable models. All modelswere adjusted for incident vs. prevalent status at study enrollment. Patients were divided intoquartiles by Charlson comorbidity index in the analysis. Predictors of cardiologist visits inthe outpatient setting in the last year of life were analyzed using negative binomialregression. Given that the number of cardiology visits was fewer than other outcomes weexamined, only variables that demonstrated a significant relationship with cardiologist visitson bivariate analysis were included in the multivariable model. A two-sided p value <0.05was used as the level of significance for all analyses. Analyses were performed usingStata/SE Version 13.0 (College Station, Texas) and SAS version 9.3.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์สถิติ
พื้นฐานลักษณะของผู้ป่วยตามสถานะ SNF ถูกนำมาเปรียบเทียบโดยใช้การทดสอบ-T สำหรับปกติ
ตัวแปรต่อเนื่องกระจาย Wilcoxon ทดสอบผลรวมอันดับสำหรับการไม่กระจายตามปกติ
ตัวแปรต่อเนื่องและตารางการทดสอบไคสำหรับตัวแปรเด็ดขาด เชิงลบทวินาม
ถดถอยถูกใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะพื้นฐานของผู้ป่วยและ
อัตราการรักษาในโรงพยาบาลและผู้ป่วยนอกผู้เข้าชมต่อคนปีของการติดตาม ตัวแปรที่มี
ไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการใช้การดูแลสุขภาพในการวิเคราะห์เท็มเพลต (มะเร็ง,
โรคหลอดเลือดสมอง, GFR) ไม่ได้ถูกรวมอยู่ในรูปแบบหลายตัวแปร ทุกรุ่น
มีการปรับสำหรับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับสถานะที่แพร่หลายในการลงทะเบียนการศึกษา ผู้ป่วยจะถูกแบ่งออกเป็น
ควอไทล์โดยดัชนี comorbidity Charlson ในการวิเคราะห์ ทำนายโรคหัวใจของการเข้าชมใน
การตั้งค่าผู้ป่วยนอกในปีสุดท้ายของชีวิตถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้ทวินามเชิงลบ
ถดถอย ระบุว่าจำนวนการเข้าชมเป็นโรคหัวใจน้อยกว่าผลอื่น ๆ ที่เรา
ตรวจสอบตัวแปรเดียวที่แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการเข้าชมหัวใจ
ในการวิเคราะห์ bivariate ถูกรวมอยู่ในรูปแบบหลายตัวแปร ค่า two-sided P <0.05
ถูกใช้เป็นระดับที่มีความสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ทั้งหมด วิเคราะห์ได้ดำเนินการโดยใช้
Stata / รุ่น SE 13.0 (College Station, เท็กซัส) และ SAS รุ่น 9.3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานลักษณะผู้ป่วย โดย snf เปรียบเทียบแบบ โดยปกติใช้สถานะกระจาย ตัวแปรอย่างต่อเนื่อง , Wilcoxon การทดสอบผลรวมอันดับไม่ใช่การกระจายปกติตัวแปรต่อเนื่อง และไคสแควร์ การทดสอบตัวแปรเชิงคุณภาพ ลบการแจกแจงทวินามการใช้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะพื้นฐานของผู้ป่วยและอัตราของหัวใจ และไข้คนเข้าชมต่อปีของการติดตามผล ตัวแปรด้วยไม่มีความสัมพันธ์กับการใช้ระบบการดูแลสุขภาพในการวิเคราะห์ ( ความร้ายยังคง ,โรคหลอดเลือดสมอง โรค , GFR ) ไม่ได้ถูกรวมอยู่ในรุ่น multivariable . ทุกรุ่นเป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและแพร่หลายที่ปรับสถานะการลงทะเบียนเรียน ผู้ป่วยถูกแบ่งออกเป็นคว ไทล โดยดัชนี charlson กฤษณาในการวิเคราะห์ ทำนายเข้าชมหัวใจในและการตั้งค่าในช่วงปีสุดท้ายของชีวิต วิเคราะห์โดยการแจกแจงทวินามลบการถดถอย ระบุว่าจำนวนการเข้าชมโรคหัวใจได้น้อยกว่าผลลัพธ์อื่น ๆเราตรวจสอบเพียงตัวแปรที่แสดงให้เห็นความสัมพันธ์กับเข้าชมหัวใจการวิเคราะห์ถดถอยอยู่ในรูปแบบ multivariable . เป็นสองค่า P < 0.05เคยเป็นระดับความสำคัญสำหรับองค์ประกอบ วิเคราะห์การใช้Language / SE รุ่น 3.2 ( วิทยาลัยสถานี , เท็กซัส ) และ SAS Version 9.3 .