Statistical Analysis of Longitudinal Medical Cost Data

纵向医疗费用数据统计分析

基本信息

  • 批准号:
    7323323
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.44万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-08-01 至 2009-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (Provided by the Applicant): The objective of this application is to develop new statistical models and methods to analyze longitudinal medical cost data, e.g., monthly or other medical cost data collected over time. Compared to the analysis of total cost data which discards a great amount of information, the availability of longitudinal cost data can make health economic analyses more efficient and interpretation more comprehensive, insightful, and useful. We first propose a longitudinal four-part model, with four joint equations modeling respectively: (1) the probability of seeking medical treatment, (2) the probability of being hospitalized, and the actual amount of (3) outpatient and (4) inpatient costs. Our model simultaneously takes account of the inter-temporal correlation of each patient and the cross-equation correlation of the four equations, by joint generalized linear mixed models (GLMM) for binary outcome in (1) and (2), and linear mixed models for log transformed cost in (3) and (4); To circumvent the re-transformation issue in log transformed cost, we next propose a two part random effects model with a Gamma GLMM in part II for the amount of positive cost. Furthermore, we also consider a more flexible generalized Gamma distribution for the amount of positive cost. In Aim 3 we introduce a two-part random effects model for longitudinal medical costs, with proportional hazards model in the second part. An appealing feature of the proportional hazards model is that the baseline hazard is unspecified (nonparametric), accommodating the fact that positive medical cost data are often highly skewed and heteroscedastic, which can not be described by any simple parametric distribution. Our model can be used to ascertain the risk factors of medical costs and identify the most cost-effective treatment. To illustrate this we apply our proposed new model to monthly medical costs of 1,397 chronic heart failure patients from the clinical data repository (CDR) at the University of Virginia. We also compare the results from this model with those from the existing models in terms of consistency and accuracy for generating financial forecasts. Finally, we will develop ready-to-use software to facilitate the application of our methods in practical data analysis.
描述(由申请人提供):本申请的目的是开发新的统计模型和方法来分析纵向医疗成本数据,例如,每月或随时间收集的其他医疗费用数据。相对于总成本数据分析丢弃大量信息,纵向成本数据的可用性可以使卫生经济学分析更有效,解释更全面,更有见地,更有用。我们首先提出一个纵向的四部分模型,分别用四个联合方程建模:(1)就医概率,(2)住院概率,(3)门诊和(4)住院费用的实际金额。我们的模型同时考虑了每个病人的时间间相关性和四个方程的交叉方程相关性,通过联合广义线性混合模型(GLMM)(1)和(2)中的二元结果,和线性混合模型(3)和(4)中的对数转换成本;为了避免对数转换成本中的重新转换问题,我们接下来提出了一个两部分随机效应模型,第二部分中的Gamma GLMM用于正成本的数量。此外,我们还考虑了一个更灵活的广义Gamma分布的正成本量。 在目标3中,我们引入了纵向医疗费用的两部分随机效应模型,在第二部分中引入了比例风险模型。比例风险模型的一个吸引人的特点是,基线风险是未指定的(非参数),适应的事实,即积极的医疗费用数据往往是高度偏斜和异方差,这不能用任何简单的参数分布。 我们的模型可以用来确定医疗费用的风险因素,并确定最具成本效益的治疗。为了说明这一点,我们将我们提出的新模型应用于来自弗吉尼亚大学临床数据库(CDR)的1,397名慢性心力衰竭患者的每月医疗费用。我们还比较了该模型的结果与现有模型在生成财务预测的一致性和准确性方面的结果。 最后,我们将开发现成的软件,以促进我们的方法在实际数据分析中的应用。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Lei Liu其他文献

Development of indirect competitive immunoassay for highly sensitive determination of ractopamine in pork liver samples based on surface plasmon resonance sensor
基于表面等离子共振传感器的间接竞争免疫分析法高灵敏测定猪肝样品中的莱克多巴胺
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2011.09.078
  • 发表时间:
    2012-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ming Liu;Baoan Ning;Lijie Qu;Yuan Peng;Jianwei Dong;Na Gao;Lei Liu;Zhixian Gao
  • 通讯作者:
    Zhixian Gao

Lei Liu的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Lei Liu', 18)}}的其他基金

Innovative precision medicine methods in subgroup identification for Alzheimer's disease
阿尔茨海默病亚组鉴定的创新精准医学方法
  • 批准号:
    10740649
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative Analytical Methods for DNA Methylation Age
DNA 甲基化时代的创新分析方法
  • 批准号:
    10226664
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative Analytical Methods for DNA Methylation Age
DNA 甲基化时代的创新分析方法
  • 批准号:
    10414080
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
A previously unrecognized β/γ-secretases complex as a therapeutic target for AD
以前未被认识的 β/γ 分泌复合物作为 AD 的治疗靶点
  • 批准号:
    9902298
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative methods for modeling longitudianl medical costs
纵向医疗成本建模的创新方法
  • 批准号:
    8337204
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative methods for modeling longitudianl medical costs
纵向医疗成本建模的创新方法
  • 批准号:
    8529465
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative methods for modeling longitudianl medical costs
纵向医疗成本建模的创新方法
  • 批准号:
    8723753
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Innovative methods for modeling longitudianl medical costs
纵向医疗成本建模的创新方法
  • 批准号:
    8088732
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
Biomedical Informatics and Statistics Core
生物医学信息学和统计核心
  • 批准号:
    9404837
  • 财政年份:
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    合作创新研究团队
Intelligent Patent Analysis for Optimized Technology Stack Selection:Blockchain BusinessRegistry Case Demonstration
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    外国学者研究基金项目
基于Meta-analysis的新疆棉花灌水增产模型研究
  • 批准号:
    41601604
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大规模微阵列数据组的meta-analysis方法研究
  • 批准号:
    31100958
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
用“后合成核磁共振分析”(retrobiosynthetic NMR analysis)技术阐明青蒿素生物合成途径
  • 批准号:
    30470153
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

CAREER: Statistical Power Analysis and Optimal Sample Size Planning for Longitudinal Studies in STEM Education
职业:STEM 教育纵向研究的统计功效分析和最佳样本量规划
  • 批准号:
    2339353
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Statistical analysis of microbiome longitudinal data with multiplex networks
利用多重网络对微生物组纵向数据进行统计分析
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03120
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Statistical analysis of microbiome longitudinal data with multiplex networks
利用多重网络对微生物组纵向数据进行统计分析
  • 批准号:
    RGPIN-2021-03120
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Characterizing Factors that Impact the Evolution of Neurocysticercosis Cysts: A Cyst-Level Analysis Using New Statistical Methods for Complex Longitudinal Data
影响神经囊尾蚴病包囊进化的特征因素:使用新的统计方法对复杂纵向数据进行包囊水平分析
  • 批准号:
    9978521
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
New Statistical Methods for Multicenter Multimodal Longitudinal Neuroimaging Analysis
多中心多模态纵向神经影像分析的新统计方法
  • 批准号:
    10320007
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
CAREER: Advancing Latent Variable Statistical Modeling for the Analysis of Big and Complex Longitudinal Data to Promote Personalized Learning
职业:推进潜变量统计模型分析大而复杂的纵向数据以促进个性化学习
  • 批准号:
    1848451
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Manifold-valued statistical models for longitudinal morphometic analysis in preclinical Alzheimer's disease (AD)
用于临床前阿尔茨海默病 (AD) 纵向形态分析的流形值统计模型
  • 批准号:
    9170619
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
INGOT: a family of statistical computing algorithms for hypothesis-driven imaging genomic and longitudinal neuroimaging analysis
INGOT:一系列统计计算算法,用于假设驱动的成像基因组和纵向神经影像分析
  • 批准号:
    9044371
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
SITAR growth curve analysis - a statistical method to assess longitudinal growth and development data
SITAR 生长曲线分析 - 一种评估纵向生长和发育数据的统计方法
  • 批准号:
    MR/M012069/1
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
    Research Grant
INGOT: a family of statistical computing algorithms for hypothesis-driven imaging genomic and longitudinal neuroimaging analysis
INGOT:一系列统计计算算法,用于假设驱动的成像基因组和纵向神经影像分析
  • 批准号:
    9147599
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 4.44万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了