Modèle fréquence cout

Des frais quotidiens et d`admission ont été obtenus auprès du Bureau d`appui aux décisions financières de l`hôpital. Pour évaluer le total des frais pour le traitement futile perçu, nous avons additionné les frais pour chaque jour que le patient a été perçu pour recevoir un traitement futile et les jours non évalués ultérieurs jusqu`à la fin de l`hospitalisation (ou 3 mois après la conclusion de l`étude, selon le premier arrivé). Les frais pour les jours non évalués ultérieurs n`ont été inclus dans le total des frais que si les soins effectués le dernier jour où une évaluation a été faite ont été perçus comme futiles. Le coût a été estimé en utilisant le plus récent ratio coût/frais spécifique à l`institution disponible publiquement. 12 eTable 2. Modèle multivarié à plusieurs niveaux probit des prédicteurs de l`évaluation futile publié: Gita Gopinath & Oleg Itskhoki, 2010. «Fréquence de l`ajustement des prix et de la transmission», The Quarterly Journal of Economics, MIT Press, vol. 125 (2), pages 675-727, mai. citation gracieuseté de nous avons effectué une analyse multivariée avec l`évaluation en tant qu`unité analytique à l`aide d`un modèle d`effets mixtes linéaires ordonnés à plusieurs niveaux qui comprenait les caractéristiques du patient et du clinicien. Le modèle d`effets mixtes probit ordonné suppose des effets à peu près égaux des prédicteurs sur le passage d`un traitement non futile à probablement futile et sur le passage d`un traitement probablement futile à futile. Deux analyses de sensibilité ont été effectuées en comparant les évaluations de traitement non futiles avec des évaluations de traitement probablement inutiles et inutiles et en comparant les évaluations de traitement non futile et probablement futile avec un traitement futile estimations, qui suggéraient que l`hypothèse des risques proportionnels était remplie.

Étant donné que chaque évaluation a été classifiée de façon croisée par le patient et le médecin, les intercepte aléatoires pour les patients et les médecins ont été inclus. Les modèles ont été estimés à l`aide de la fonction MCMCglmm dans R, version 2.15.2 (R Foundation for Statistical Computing). Une analyse de sensibilité additionnelle a été réalisée en utilisant un modèle à 2 résultats multivariés comparant les évaluations de traitement non futiles avec des évaluations de traitement probablement inutiles et futiles. Nous avons examiné la façon exacte dont le modèle a classifié les évaluations de traitement futile en comparant l`évaluation réelle avec l`évaluation prévue avec la probabilité la plus élevée. Nous présentons le changement marginal moyen dans la probabilité d`un patient de recevoir chaque type d`évaluation pour un changement de 1 unité dans le prédicteur.