Selection of Related Multivariate Means
相关多变量均值的筛选AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：文中的 network 指医疗服务组织，摘要未建模主体关系网络，也未明确涉及所列其他计量细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
相关多变量均值的筛选
- 研究问题
- 如何同时利用多种相关医疗结果识别服务表现不佳的医疗系统，并在混合离散与连续结局下评估多维绩效模型？
- 方法与思路
- 作者拟合多层多维潜变量模型，用验证样本比较观测统计量与复制数据分布，并以潜变量函数的后验尾概率筛选系统。
- 材料陈述的贡献
- 摘要介绍涵盖 22 个退伍军人医疗系统、超过 37,000 名精神科出院患者的案例，提出后验尾概率筛选并与现行方法比较。
- 阅读关注点
- 应核对患者构成调整、潜变量尺度与筛选阈值，以及验证样本安排、复制数据检查和多系统同时筛选的误差处理。
- 阅读边界
- 仅据未注明版本的 OpenAlex 摘要；具体筛选结果与比较数值未说明，不能声称识别的结果差异就是医疗服务的因果质量差异。
原文摘要
Quantitative performance monitoring of health care providers has become an increasingly prominent activity in health care delivery. As a consequence, multidimensional “report cards” comparing the quality of services provided by diverse health care organizations have begun to appear. We present a case study examining the performance of 22 geographically defined health care systems, known as Veterans Integrated Service Networks; involving the treatment of more than 37,000 veterans discharged from general psychiatry program beds in fiscal year 1998. We describe multilevel multidimensional latent variable models and fit these to a set of related mixed discrete and continuous outcomes to identify networks providing inadequate care to its patients. We use validation sample to assess model fit by comparing observed statistics to the distribution of the statistics across replicated datasets. We propose using posterior tail probabilities associated with functions of the latent variables to select networks with poor outcomes, and finally compare our results with those from current methods.