論文の概要: Automated Delineation of Hospital Service Areas and Hospital Referral Regions by Modularity Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00275v1
• Date: Sat, 30 May 2020 13:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 22:37:17.384258
• Title: Automated Delineation of Hospital Service Areas and Hospital Referral Regions by Modularity Optimization
• Title（参考訳）: モジュラリティ最適化による病院サービスエリアと病院紹介地域の自動分割
• Authors: Yujie Hu, Fahui Wang, Imam Xierali
• Abstract要約: ネットワーク最適化手法を用いてHSAとHRRを再定義した。 この新しい方法は、自動化され、スケールフレキシブルで、医療システムの自然構造を捉えるのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Objective. To develop an automated, data-driven, and scale-flexible method to delineate HSAs and HRRs that are up-to-date, representative of all patients, and have the optimal localization of hospital visits. Data Sources. The 2011 State Inpatient Database (SID) in Florida from the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP). Study Design. A network optimization method was used to redefine HSAs and HRRs by maximizing patient-to-hospital flows within each HSA/HRR while minimizing flows between them. We first constructed as many HSAs/HRRs as existing Dartmouth units in Florida, and then compared the two by various metrics. Next, we sought to derive the optimal numbers and configurations of HSAs/HRRs that best reflect the modularity of hospitalization patterns in Florida. Principal Findings. The HSAs/HRRs by our method are favored over the Dartmouth units in balance of region size and market structure, shape, and most importantly, local hospitalization. Conclusions. The new method is automated, scale-flexible, and effective in capturing the natural structure of healthcare system. It has great potential for applications in delineating other healthcare service areas or in larger geographic regions.
• Abstract（参考訳）: 目的。 全患者を代表して最新のHSAとHRRをデライン化し、病院訪問の最適な地域化を図るための、自動化された、データ駆動、スケールフレキシブルな方法を開発する。 データソース。 2011年、フロリダ州の医療費・利用プロジェクト(HCUP)から、患者データベース(SID)を取得。 デザインを学ぶ。 HSA/HRR間のフローを最小化しつつ,各HSA/HRR内の患者対ホスピタルフローを最大化することにより,HSAとHRRを再定義するネットワーク最適化手法を開発した。 フロリダ州の既存のDartmouthユニットと同じ数のHSA/HRRを最初に構築し、その2つをさまざまな指標で比較した。 次に,フロリダ州の入院パターンのモジュラリティを最もよく反映したHSA/HRRの最適数と構成の導出を試みた。 主な発見。 本手法によるHSA/HRRは, 地域規模と市場構造, 形状, そして最も重要な点において, ダートマス単位よりも有利である。 結論だ 新しい方法は自動化され、スケールフレキシブルであり、医療システムの自然な構造を捉えるのに効果的である。 これは、他の医療サービスエリアや、より広い地域におけるアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。

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