马尼托巴省的骨科和眼科外科服务预测建模:数据链接研究的研究方法
Alan Katz1,2, Hannah Owczar1, Carole Taylor1
1Manitoba Centre for Health Policy, Dept of Community Health Sciences, Rady Faculty of Health Sciences, University of Manitoba, Winnipeg, MB R3E 3P5 Canada.
International journal of population data science
|February 28, 2024
概括
在曼尼托巴省,
科学领域:
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 马尼托巴省的医疗保健系统经历了大量的手术等待时间,影响了患者的健康.
- 长时间等待骨科和眼科手术是加拿大获得医疗保健的障碍.
- 预测手术需求对于应对医疗保健系统挑战至关重要.
研究的目的:
- 预测曼尼托巴省到2027年的外科手术需求.
- 探索使用行政健康数据进行外科手术服务预测.
- 确定手术需求的医疗数据建模中的挑战和机遇.
主要方法:
- 利用了从2004年4月到2020年3月的整体人口相关的行政健康数据.
- 采用季节性自回归集成移动平均 (SARIMA) 模型进行预测.
- 来自医院出院摘要和医疗索赔的综合数据,包括基于临床的程序.
主要成果:
- 预计到2027年,骨科手术将增加17.7%,临床服务将增加43.9%.
- 到2027年,眼科手术预计将增加27.7%,主要是在临床环境中.
- 不包括临床数据的初步分析低估了提供者的工作量和未来需求.
结论:
- 整合多样化的数据集对于准确的医疗数据建模至关重要.
- 确保数据的完整性对于可靠的外科需求预测至关重要.
- 先进的预测建模需要持续验证以确保准确性.
