Dealing with the home healthcare da

Dealing with the home healthcare data posed specific
problems. First, the data provided by the CDC comes in
large samples. Tens of thousands of patient profiles exist.
For this study some specific choices were made regarding
the types of conditions to be used in order to narrow
down the sample size. For this study it was decided for
example to focus on three conditions only: COPD, hip
replacement, and heart failure. These three groups represent
high volume medical and surgical conditions in
home healthcare. For each of these samples we obtained a
sample size large enough to work with. Second was the
confidential nature of information. While the information
was relatively easy to obtain (FTP via the National
Center for Health Statistics web site), there is no patient
level identifying information beyond the survey. One of
the direct consequences is that it is impossible for research
purposes to follow up on patients' status (for example a
patient case might be classified as having a "successful
outcome" but two days later has to be returned to a hospital
or nursing home). Third, the presence of missing
data: as for many other medical and nursing domains, the
data sets have missing values for certain attributes. There
are many reasons for this. For example, the complete medical
records were not available when the survey was being
performed or the agency did not provide a specific type of
service. Fourth, there were variable specific issues. For
example, the variable "length of stay" reports the number
of days on service which varies widely and thus has a wide
standard deviation. This is a common issue with utilization
data [22]. One question tested as part of the research
was whether or not it made sense to normalize the data by
using log transformations. After testing, it was decided not
to normalize it.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จัดการกับข้อมูลสุขภาพบ้านเกิดเฉพาะปัญหา ครั้งแรก ข้อมูลที่ได้จากขั้นรุนแรงมาในตัวอย่างขนาดใหญ่ มีอยู่หมื่นประวัติผู้ป่วยสำหรับการศึกษานี้ เลือกเฉพาะบางทำเกี่ยวกับชนิดของเงื่อนไขจะมีจำกัดลงขนาดตัวอย่าง สำหรับการศึกษานี้ จะเป็นการตัดสินใจในตัวอย่างให้ความสำคัญกับสามเงื่อนไข: แอนเดอรส์ ฮิปทดแทน และหัวใจล้มเหลว กลุ่มที่สามเหล่านี้แทนเงื่อนไขทางการแพทย์ และศัลยกรรมของสูงในการดูแลสุขภาพที่บ้าน สำหรับแต่ละอย่างเหล่านี้ เราได้รับการขนาดตัวอย่างใหญ่พอที่จะทำงานกับ มีสอง แบบธรรมชาติที่เป็นความลับของข้อมูล ขณะที่ข้อมูลได้ง่าย (FTP ผ่านแห่งชาติได้รับศูนย์สถิติสุขภาพเว็บไซต์), มีผู้ป่วยไม่ระดับข้อมูลการระบุนอกเหนือจากการสำรวจ หนึ่งผลกระทบโดยตรงคือ ว่า เป็นไปไม่ได้สำหรับงานวิจัยเอนกประสงค์เพื่อติดตามสถานะของผู้ป่วย (เช่นการกรณีผู้ป่วยอาจถูกจัดว่ามีการ "ประสบความสำเร็จผลที่ได้"แต่สองวันต่อมาได้ถูกส่งกลับไปโรงพยาบาลหรือพยาบาล) สาม ของหายไปข้อมูล: สำหรับแพทย์และพยาบาลโด อื่น ๆ อีกหลายชุดข้อมูลมีค่าสูญหายสำหรับบางแอตทริบิวต์ มีมีหลายสาเหตุนี้ ตัวอย่าง แพทย์สมบูรณ์ระเบียนไม่พร้อมใช้งานเมื่อได้มีการสำรวจดำเนินการ หรือหน่วยงานที่ไม่มีชนิดของบริการ สี่ มีปัญหาเฉพาะตัวแปร สำหรับตัวอย่าง ตัวแปร "ความยาวของ" รายงานหมายเลขวันในการให้บริการที่แตกต่างกันไปอย่างกว้างขวาง และทำได้เป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน นี้เป็นปัญหาทั่วไปกับการใช้ประโยชน์ข้อมูล [22] คำถามหนึ่งที่ทดสอบเป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยถูกหรือไม่ก็ทำความรู้สึกเพื่อลดขนาดข้อมูลด้วยใช้แปลงล็อก หลังจากการทดสอบ มันเป็นการตัดสินใจไม่เพื่อลดขนาดนั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดการกับข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่บ้านถูกวางเฉพาะ
ปัญหา ครั้งแรกข้อมูลที่ได้รับจาก CDC มาใน
กลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ นับหมื่นของโปรไฟล์ของผู้ป่วยที่มีอยู่.
สำหรับการศึกษาครั้งนี้ทางเลือกเฉพาะบางคนทำเกี่ยวกับ
ชนิดของเงื่อนไขที่จะใช้ในการสั่งซื้อที่จะแคบ
ลงขนาดของกลุ่มตัวอย่าง การศึกษาครั้งนี้ได้มีการตัดสินใจสำหรับ
ตัวอย่างที่ให้ความสำคัญกับสามเงื่อนไขเท่านั้น: ปอดอุดกั้นเรื้อรังสะโพก
เปลี่ยนและภาวะหัวใจล้มเหลว ทั้งสามเป็นตัวแทนของกลุ่ม
ที่มีปริมาณสูงเงื่อนไขทางการแพทย์และศัลยกรรมใน
การดูแลสุขภาพที่บ้าน สำหรับแต่ละตัวอย่างเหล่านี้เราได้รับ
ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่พอที่จะทำงานร่วมกับ ประการที่สองเป็น
ธรรมชาติที่เป็นความลับของข้อมูล ในขณะที่ข้อมูล
เป็นเรื่องง่ายที่จะได้รับ (FTP ผ่านแห่งชาติ
ศูนย์สุขภาพสถิติเว็บไซต์) ไม่มีผู้ป่วย
ระดับข้อมูลที่ระบุเกินสำรวจ หนึ่งใน
ผลกระทบโดยตรงก็คือว่ามันเป็นไปไม่ได้สำหรับการวิจัย
วัตถุประสงค์เพื่อติดตามสถานะของผู้ป่วย (เช่น
กรณีที่ผู้ป่วยอาจจะมีการจัดว่าเป็น "ที่ประสบความสำเร็จ
ผล "แต่สองวันต่อมาได้จะถูกส่งกลับไปยังโรงพยาบาล
หรือสถานพยาบาล ) ประการที่สามการปรากฏตัวของที่หายไป
ข้อมูล: สำหรับหลายโดเมนทางการแพทย์และการพยาบาลอื่น ๆ
ชุดข้อมูลมีค่าที่ขาดหายสำหรับแอตทริบิวต์บางอย่าง มี
หลายเหตุผลสำหรับการนี้ ยกตัวอย่างเช่นการแพทย์ที่สมบูรณ์
บันทึกไม่สามารถใช้ได้เมื่อสำรวจได้ถูก
ดำเนินการหรือหน่วยงานที่ไม่ได้ให้เฉพาะประเภทของ
บริการ ประการที่สี่มีปัญหาเฉพาะตัวแปร สำหรับ
ตัวอย่างเช่นตัวแปร "ระยะเวลาเข้าพัก" รายงานจำนวน
วันในการให้บริการที่แตกต่างกันอย่างกว้างขวางและมีความกว้าง
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน นี้เป็นปัญหาที่พบบ่อยกับการใช้
ข้อมูลที่ [22] หนึ่งคำถามที่ทดสอบเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย
เป็นหรือไม่ก็ทำให้ความรู้สึกที่จะปรับข้อมูลโดย
ใช้การแปลงเข้าสู่ระบบ หลังจากการทดสอบมันก็ตัดสินใจที่จะไม่
ปกติมัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดการกับข้อมูลสุขภาพบ้านที่เกิดปัญหาเฉพาะ

แรก , ข้อมูลโดย CDC มา
ตัวอย่างขนาดใหญ่ นับหมื่นของประวัติคนไข้อยู่
ครั้งนี้ บางตัวเลือกที่เฉพาะเจาะจงทำขึ้นเกี่ยวกับ
ชนิดของเงื่อนไขที่จะใช้ในการแคบ
ลงขนาดตัวอย่าง การศึกษานี้เป็นการตัดสินใจเพื่อ
ตัวอย่างเน้นสามเงื่อนไข : COPD สะโพก
เท่านั้นแทน และหัวใจล้มเหลว ทั้งสามกลุ่มที่แสดงปริมาณสูงและเงื่อนไขทางการแพทย์

ราคาประหยัดในบ้านการดูแลสุขภาพ ของแต่ละตัวอย่างเหล่านี้เราได้รับ
ตัวอย่างขนาดใหญ่เพียงพอที่จะทำงานกับ ที่สองคือ
ธรรมชาติที่เป็นความลับของข้อมูล ในขณะที่ข้อมูล
ค่อนข้างง่ายที่จะได้รับ ( FTP ผ่านเว็บไซต์ศูนย์สถิติสุขภาพแห่งชาติ

) ไม่มีผู้ป่วยระดับการระบุข้อมูลจากการสำรวจ หนึ่งของ
ผลโดยตรงก็คือว่ามันเป็นไปไม่ได้สำหรับการวิจัย
ติดตามสถานะของผู้ป่วย ( เช่น อาจจะจัดเป็น
คนไข้มี " ความสำเร็จ
ผล " แต่สองวันต่อมาได้ถูกส่งกลับไปยังโรงพยาบาล
หรือคนชรา ) 3 , การขาด
ข้อมูลสำหรับโดเมนของแพทย์และพยาบาล
มากมายอื่น ๆชุดข้อมูลที่มีค่าสูญหายสำหรับคุณลักษณะบางอย่าง มีหลายเหตุผลสำหรับนี้
. ตัวอย่างเช่น ประวัติทางการแพทย์
สมบูรณ์ไม่สามารถใช้ได้เมื่อสำรวจถูก
) หรือหน่วยงานที่ไม่ได้ให้บริการประเภทที่เฉพาะเจาะจงของ
บริการ ประการที่สี่ มีความเฉพาะเจาะจงของตัวแปร สำหรับ
ตัวอย่างความยาวตัวแปร " พัก " รายงานจํานวน
วันในการให้บริการซึ่งจะแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง และดังนั้นจึง มีกว้าง
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน นี้เป็นปัญหาทั่วไปกับข้อมูลการใช้
[ 22 ] คำถามทดสอบเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัย
คือว่ามันทำให้รู้สึกเพื่อให้ข้อมูล
ใช้เข้าสู่ระบบการแปลง . หลังจากทดสอบ ก็ตัดสินใจไม่
ปกติมัน