Major disasters such as wildfire, tornado, hurricane, tropical storm, flooding cause disruptions in infrastructure systems such as power outage, disruption to water supply system, wastewater management, telecommunication failures, and transportation facilities. Disruptions in electricity infrastructures have negative impacts on sectors throughout a region, including education, medical services, financial, and recreation sectors. In this study, we introduce a novel approach to investigate the factors which can be associated with longer restoration time of power service after a hurricane. Considering restoration time as the dependent variable and utilizing a comprehensive set of county-level data, we have estimated a Generalized Accelerated Failure Time (GAFT) model that accounts for spatial dependence among observations for time to event data. The model fit improved by 12% after considering the effects of spatial correlation in time to event data. Using GAFT model and Hurricane Irma's impact on Florida as a case study, we examined: (1) differences in electric power outages and restoration rates among different types of power companies: investor-owned power companies, rural and municipal cooperatives; (2) the relationship between the duration of power outage and power system variables; (3) the relationship between the duration of power outage and socioeconomic attributes. The findings of this study indicate that counties with a higher percentage of customers served by investor-owned electric companies and lower median household income, faced power outage for a longer time. This paper identifies the key factors to predict restoration time of hurricane-induced power outages, allowing disaster management agencies to adopt strategies required for restoration process.

為了處理在願付價格的研究中，極端受訪者對於估計結果所造成的誤差。本文沿用Tsai(2005)所建議採用的三要素混合模型，將受訪者區分為價格再高都願意支付、願意支付合理價格以及價格再低都不願意支付等三種類型。在評估願付價格時，以加速失敗模型(accelerated failure time model，簡稱AFT model)針對願意支付合理價格的受訪者進行估計，並且在考慮不同起價點可能會造成不同程度的起價點偏誤(starting point bias)或是定錨效果(anchoring effect)的情形下，提出一個起價點偏誤調整模型來做探討。我們並以CVDFACTS中的高血壓之願付價格資料進行實證分析。分析結果發現，教育程度越高的男性對於能降低高血壓病患罹患心臟血管相關疾病之新藥願意付較高的金額。此外我們也發現在此筆資料中，不同起價點確實會造成不同程度的偏誤，經由偏誤調整後會得到較高的願付金額。 / A study of willingness-to-pay often suffers from the bias introduced by extreme respondents who are willing to or not willing to pay any price. To overcome the problem, a three-component model proposed by Tsai (2005) is adopted. Under such a circumstance, respondents are classified into three categories, i.e. respondents who are willing to pay any price, unwilling to pay any price, or willing to pay a reasonable price. The willingness-to-pay for those subjects who are willing to pay a reasonable price is again modeled by an accelerated failure time model (AFT model). In this study, we, however, propose an unified model that allows us to look into the issue related to starting point bias and anchoring effect, simultaneously. Willingness-to-pay for cardiovascular disease treatment from a longitudinal follow-up survey- CVDFACTS, is investigated using the new model. Through the use of the model, we are able to detect the effects of starting point biases, and make a proper adjustment accordingly. Our analysis indicates that male respondents with higher education level have an inclination to pay higher price for the new treatment. Besides, we also discover that starting point bias does exist in this dataset.

1. Ziel Schlaganfall ist mit deutschlandweit jährlich bis zu 200.000 neuen Fällen ein weit verbreitetes Krankheitsbild. Schlaganfall führt häufig zu neurologischen Schädigungen, Pflegebedürftigkeit oder zum Tod. Das Statistische Bundesamt beziffert die Ausgaben für Schlaganfälle (Hirninfarkte, Schlaganfälle, die nicht als Blutung oder Infarkt bezeichnet werden, Subarachnoidalblutungen und intrazerebrale Blutungen) auf 5,875 Milliarden Euro im Jahr (2008). In entwickelten Ländern entfallen ca. 3% der Gesundheitsausgaben auf Schlaganfall. Vor diesem Hintergrund interessiert, welche Faktoren Sterblichkeit und Pflegebedürftigkeit nach Schlaganfall sowie die Versorgungskosten von Schlaganfallpatienten beeinflussen. Die vorliegende Analyse setzte sich zum Ziel, diese Frage anhand einer retrospektiven, empirischen Analyse von fast 13.000 hessischen Schlaganfallpatienten der Jahre 2005 bis 2007 zu beantworten. Im Einzelnen wird analysiert, (1) welche Faktoren schlechtes Outcome nach der akutstationären Versorgung beeinflussen, (2) welche Faktoren hinsichtlich akutstationärer Versorgungsqualität bzw. hinsichtlich der nachstationären Versorgung das Überleben nach Schlaganfall beeinflussen und (3) welche Aspekte die aus Sicht der Kranken- und Pflegeversicherung entstehenden Versorgungskosten von Schlaganfallpatienten determinieren. Eine retrospektive Analyse der Versorgungsrealität für hessische Schlaganfallpatienten wird unter anderem folgende Detailfragen beantworten: Welche (patientenspezifischen) Faktoren begünstigen die Umsetzung von akutstationären Qualitätsindikatoren? Welche Aspekte verkürzen oder verlängern die Zeit zwischen Schlaganfall und Krankenhausaufnahme (Prähospitalisierungszeit)? Welche Patienten werden in Krankenhäusern mit neurologischen Fachabteilungen betreut und welche Patienten erhalten Rehabilitationsmaßnahmen? Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie die Umsetzung von Empfehlungen zur medikamentösen Sekundärprophylaxe erfolgt. 2. Forschungsstand Für Deutschland wurden bereits mehrere Studien zum Outcome nach Schlaganfall durchgeführt. In den meisten Studien wurde das Outcome drei Monate nach Krankenhausentlassung analysiert [z. B. Schneider u. a. (2009), Marquart (2009),Weimar und Diener (2003), Audebert u. a. (2006)], wobei dann die untersuchte Stichprobe aufgrund des Erfassungsaufwandes jeweils bei maximal 3.000 Patienten lag. Einige Studien bewerteten dagegen das Outcome bei Krankenhausentlassung [z. B. Heuschmann u. a. (2004)]. Diesen Studien liegen zumeist Daten aus krankenhausbasierten Registern zugrunde, die eine breite Datenbasis bieten. Wenig Aussagen gibt es dagegen zur Umsetzung der Sekundärprophylaxe nach Schlaganfall [vgl. Schneider u. a. (2009)], gar keine zu deren Einfluss auf die Überlebenswahrscheinlichkeit. Verschiedene Qualitätsregister erfassen seit geraumer Zeit Qualitätsindikatoren für die akutstationäre Versorgung des Schlaganfalls. Inwieweit diese Qualitätsindikatoren jedoch Faktoren abbilden, die mittel- und/ oder langfristige Auswirkungen auf Outcome, Überlebenszeit oder Versorgungskosten haben, ist bisher nicht analysiert worden. Auch zu den Versorgungskosten des Schlaganfalls existieren aktuell nur wenige Studien, in denen eine detaillierte Darstellung von Teilkosten etwa für Pflegebedürftigkeit oder Krankhausaufenthalte aufgrund von Folgeerkrankungen fehlt. Eine Studie, in der Daten krankenhausbasierter Schlaganfallregister mit Abrechnungsdaten der Sozialversicherung verknüpft wurden, ist bisher nicht publiziert worden. 3. Vorgehensweise Die in vorliegender Analyse durchgeführte Verknüpfung der zwei genannten Datenquellen (krankenhausbasiertes Schlaganfallregister - Gesellschaft für Qualitätssicherung Hessen (GQH) und Daten eines Kostenträgers - AOK Hessen) ermöglicht neben einer externen Validierung der Daten die Auswertung von Langzeitdaten (hier: bis 2 Jahre) zu Mortalität und Kosten für eine große Stichprobe von Schlaganfallpatienten. Im Einzelnen werden folgende Fragestellungen untersucht: - Sind die zugrunde liegenden Daten valide? - Sind die hier betrachteten, bei der AOK Hessen versicherten Patienten mit den hessischen Schlaganfallpatienten vergleichbar? - Wie hoch ist die Neuerkrankungsrate bezüglich Schlaganfall? - Welche Prognose hat ein Schlaganfallpatient? - Wie teuer ist ein Schlaganfallpatient? - Welche Bedeutung hat Versorgungsqualität (Struktur- und Prozessqualität) in der akutversorgenden Einrichtung für Outcome und Überlebenszeit nach dem Schlaganfall? bzw. Sind die Indikatoren, die die Versorgungsqualität aktuell abbilden, prognoserelevant für Outcome und Überlebenszeit nach dem Schlaganfall? - Welche Kriterien beeinflussen die Prähospitalisierungszeit und die Wahl der akutversorgenden Einrichtung? - Welche Faktoren beeinflussen die Versorgungsqualität im Krankenhaus? - Wie beeinflusst die der akutstationären Versorgung folgende Versorgung (Rehabilitation, medikamentöse Sekundärprophylaxe, Integrierte Versorgung) die Prognose nach dem Schlaganfall? - Wie beeinflussen Versorgungsqualität und die der akutstationären Versorgung folgende Versorgung (Rehabilitation, medikamentöse Sekundärprophylaxe, Integrierte Versorgung) die Versorgungskosten nach dem Schlaganfall? - Welche Empfehlungen können für die Qualitätssicherung in der akutstationären Versorgung und die Nachbetreuung von Schlaganfallpatienten abgeleitet werden? Die Beantwortung der genannten Fragestellungen erfolgt unter Nutzung multivariater Regressionsmodelle zur Prognose nach dem Schlaganfall und zu den Versorgungskosten nach dem Schlaganfall. Ergänzend werden LOGIT-Modelle eingesetzt, mit deren Hilfe Faktoren ermittelt werden, die die Wahrscheinlichkeit schnell in einem Krankenhaus hoher Strukturqualität (d.h. in einem Krankenhaus mit neurologischer Fachabteilung) versorgt zu werden und die Wahrscheinlichkeit einer qualitativ hochwertigen Versorgung (gemessen in Qualitätsindikatoren) beeinflussen. Außerdem erfolgt eine detaillierte Analyse der Umsetzung medikamentöser Sekundärprophylaxe nach einem Schlaganfall oder einer Transitorischen Ischämischen Attacke (TIA). 4. Ergebnisse Die vorliegende Analyse ist geeignet, die Versorgungsrealität für Schlaganfall- und TIA-Patienten anhand einer vergleichsweise großen Teilgesamtheit dieser Patienten und über einen vergleichsweise großen Follow-Up-Zeitraum zu beschreiben und so Empfehlungen für weitergehende Analysen abzuleiten. Über ein Fünftel der hessischen Schlaganfall- und TIA-Patienten im Betrachtungszeitraum wurden im Median 556 Tage nach Schlaganfall, knapp 60% der Patienten wurden über einen Zwei-Jahreszeitraum analysiert. Im Rahmen der Analyse konnte gezeigt werden, dass die aus dem krankenhausbasierten Register stammenden Angaben zur medikamentösen Sekundärprophylaxe sich nur in geringem Ausmaß durch Abrechnungsdaten bestätigen lassen. Die Chance auf eine, gemessen an den erfassten Qualitätsindikatoren, hohe akutstationäre Versorgungsqualität ist deutlich höher, wenn die akutstationäre Versorgung in Krankenhäusern mit neurologischer Fachabteilung erfolgt. Erfolgt die Einlieferung ins Krankenhaus durch den Rettungsdienst, ist die Chance, innerhalb von drei Stunden nach dem Schlaganfall in einem solchen Krankenhaus behandelt zu werden, gegenüber Einlieferung durch einen anderen Arzt, ein anderes Krankenhaus oder Selbsteinweisung, deutlich erhöht. Fast alle von der GQH erfassten Qualitätsindikatoren haben hinsichtlich des Outcomes bei Krankenhausentlassung Prognoserelevanz. Einzelne Qualitätsindikatoren haben darüberhinaus direkten Einfluss auf die Überlebenszeit nach Schlaganfall. Innerhalb des ersten Jahres nach Schlaganfall verstirbt fast ein Fünftel der betrachteten Patienten, das sind gegenüber Menschen der gleichen Alters- und Geschlechtsgruppe mehr als dreimal so viele Todesfälle. Auf Basis der in der Analyse ermittelten Werte zur Neuerkrankungsrate bei Versicherten der AOK Hessen kann deutschlandweit von 250.000 neuen Schlaganfällen und TIAs ausgegangen werden. Bei Bewertung mit den in der Analyse ermittelten Ein-Jahres-Versorgungskosten ergeben sich für diese Patienten jährlich Kosten von 4,03 Mrd. EUR. Die Betreuung im Rahmen des hessischen Vertrags zur Integrierten Versorgung führte - das konnte die vorliegende Analyse zeigen - zu einer Verlängerung der Überlebenszeit nach Schlaganfall. Die Effekte der Integrierten Versorgung ergaben sich jedoch im Wesentlichen aus einer besseren Umsetzung der medikamentösen Sekundärprophylaxe und häufigeren rehabilitativen Maßnahmen. Aktuell gibt es insbesondere hinsichtlich der Umsetzung medikamentöser Sekundärprophylaxe Probleme an der Schnittstelle zwischen Krankenhausentlassung und der nachfolgenden Versorgung. Eine bessere Abstimmung an dieser Schnittstelle kann die Überlebenszeit nach Schlaganfall verlängern und zusätzlich zu Kosteneinsparungen (aus Sicht der Sozialversicherung) führen. Die Letalität nach Schlaganfall ist, gegenüber der Allgemeinbevölkerung, insbesondere im ersten halben Jahr nach Schlaganfall deutlich erhöht. In diesem Zeitraum entsteht auch der mit Abstand größte Teil der Versorgungskosten. Daher sollten sich Maßnahmen zur Optimierung der Sekundärprophylaxe auf diesen Zeitraum konzentrieren.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:26:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ElisangelaSR_Parcial.pdf: 3958937 bytes, checksum: ab2ba14c6737760ff8b9b0b1ac7f9db2 (MD5) Previous issue date: 2013-04-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / We present residual analysis techniques to assess the fit of correlated survival data by Accelerated Failure Time Models (AFTM) with random effects. We propose an imputation procedure for censored observations and consider three types of residuals to evaluate different model characteristics. We illustrate the proposal with the analysis of AFTM with random effects to a real data set involving times between failures of oil well equipment / Apresentamos t?cnicas de an?lise de res?duos para avaliar o ajuste de dados de sobreviv?ncia correlacionados por meio de Modelos de Tempo de Falha Acelerado (MTFA) com efeitos aleat?rios. Propomos um procedimento de imputa??o para as informa??es censuradas e consideramos tr?s tipos de res?duos para avaliar diferentes caracter?sticas do modelo. Ilustramos as propostas com a an?lise do ajuste de um MTFA com efeito aleat?rio a um conjunto de dados reais envolvendo tempos entre falhas de equipamentos de po?os de petr?leo / 2020-01-01

Le premier objectif de la thèse est de présenter un test d'ajustement pour les modèles paramétriques couramment utilisés en l'analyse de survie, la fiabilité, les sciences sociales, l'ingénierie, la santé publique et la démographie, en présence de censure à droite. Nous développons un logiciel en langue R pour les modèles paramétrique. Le modèle de Birnbaum-Saunders (BS) est utilisé pour la test d'ajustement pour les modèles AFT paramétriques et en analyse de système redondant. L'autre contribution porte sur l'analyse de système redondant composé avec une composante en état hot et l'autre en réserve fonctionnent en état warm pour augmenter la fiabilité de systeme. Nous calculons la fiabilité du système en termes de Fonction de répartition et nous donnons l'intervalle de confiance asymptotique. / This is an increasing importance in survival analysis and reliability to select a suitable basic model for further inquiries of the data. Little deviation in basic model can cause serious problems in final results. The presence of censoring and accelerated stresses make this task more difficult. Chi-square type goodness of fit tests are most commonly used for model selection. Many modifications in chi-square tests have been proposed by various researcher. The first aim of the thesis is to present a goodness of fit test for wide rage of parametric models (shape-scale families) commonly used in survival analysis, social sciences, engineering, public health and demography, in presence of right censoring. We give the explicit forms of the quadratic form of the test statistic (NRR test) for various models and apply the test on real data. We develop a computer program in R-language for all models. A separate section is dedicated for the test in demography. We focus on the Birnbaum-Saunders (BS) distribution for goodness of fit test for parametric AFT-model and analysis of redundant system.The other purpose of the thesis is to give the analysis of redundant system. To ensure high reliability of the main components of the systems, standby units are used. The main component is replaced by the standby unit automatically, if it fails. The standby unit can be in warm, hot, or cold state. We give the procedure of one main and (n-1) standby units placed in hot state, and give the detailed analysis of one main and one standby unit using BS parametric family. We use Sedyakin's physical principal and the approach of accelerated failure time model for the analysis of redundant system. This approach is different from the traditional ones in the literature but difficulties in calculations. We calculate the reliability of the system in terms of distribution function (unreliability function) and asymptotic confidence interval.

Denna uppsats har undersökt tid-till-försäljning på Uppsala kommuns bostadsmarknad för lägenheter under året 2021. För att analysera tid-till-försäljning har metoder från överlevnadsanalys använts. Överlevnadsfunktionen och den kumulativa hasardfunktionen har skattats med Kaplan-Meier-skattningen och Nelson-Aalen-skattningen. Därutöver har tre modeller skattats; en Cox proportionell hasardmodell och två 'Accelerated Failure Time'-modeller varav en var en Weibullmodell och en var en Loglogistiskmodell. Resultaten indikerar att tid-till-försäljning har en hög hasard efter två veckor på marknaden varefter en avtagande hasard. Resultaten indikerar att kovariat har en statistisk signifikant effekt på tid-till-försäljning. Grafiska tester indikerar att antagandet om proportionalitet för Cox proportionella hasardmodell och antagandet om den underliggande hasardfunktionen för Weibullmodellen är orimliga. Antagandet om den underliggande hasardfunktionen för loglogistiskamodellen verkar rimlig. Goodness-of-fit indikerar att Weibullmodellen och loglogistiskamodellen var mer välanpassade till datamaterialet än Cox proportionella hasardmodell. / This bachelor's thesis has investigated time-to-sale on the Uppsala municipality property market for apartments during 2021. Analysis has been performed utilising methods from survival analysis. Both the survival function and cumulative hazard function were estimated using the Kaplan-Meier estimate and the Nelson-Aalen estimate respectively. Furthermore, three models were estimated; a Cox Proportional Hazards model as well as two Accelerated Failure Time models of which one was a Weibullmodell and the other was a loglogistic model. The results indicate that time-to-sale has a high hazard after two weeks on the market followed by a decreasing hazard. The results also indicate that covariates have a statistically significant effect on time-to-sale. Graphical tests indicate that the assumption of proportionality for the Cox Proportional Hazards model and the assumption of the underlying hazard function for the Weibullmodell are unreasonable. The assumed hazardfunction of the loglogistic model was found to be reasonable. Goodness of fit indicates that the Weibull model and loglogistic model were a better fit to the data than the Cox proportional Hazardsmodel.

Health technology assessment: case study on breast carcinoma treatment in the Czech Republic Bc. Lenka Šlegerová January 4, 2019 Abstract This thesis proposes an original method for assessing total costs of med- ical treatment. It defines the semi-Markov model with four states that are associated with specific costs of the treatment, and not with patients' health statuses. This method is applied to individuals' treatment data drawn from the Czech clinical practice in the treatment of the metastatic HER2+ breast cancer. The aim is to assess the cost-effectiveness of adding medication per- tuzumab to the combination of trastuzumab+docetaxel within first-line therapy and to examine whether using individual data on Czech patients and the economic conditions leads to different results from foreign stud- ies. Furthermore, employing censored data from the clinical practice in the thesis complicates the estimation of patients' overall survival in compari- son to clinical-trials data that form random samples. Therefore, survival functions were not only estimated by the Kaplan-Meier estimator but also using the Cox proportional hazard model and the Accelerated failure time model that both control for the effects of included covariates. The addition of pertuzumab does not result in significantly longer pa- tients'...

1. Ziel Schlaganfall ist mit deutschlandweit jährlich bis zu 200.000 neuen Fällen ein weit verbreitetes Krankheitsbild. Schlaganfall führt häufig zu neurologischen Schädigungen, Pflegebedürftigkeit oder zum Tod. Das Statistische Bundesamt beziffert die Ausgaben für Schlaganfälle (Hirninfarkte, Schlaganfälle, die nicht als Blutung oder Infarkt bezeichnet werden, Subarachnoidalblutungen und intrazerebrale Blutungen) auf 5,875 Milliarden Euro im Jahr (2008). In entwickelten Ländern entfallen ca. 3% der Gesundheitsausgaben auf Schlaganfall. Vor diesem Hintergrund interessiert, welche Faktoren Sterblichkeit und Pflegebedürftigkeit nach Schlaganfall sowie die Versorgungskosten von Schlaganfallpatienten beeinflussen. Die vorliegende Analyse setzte sich zum Ziel, diese Frage anhand einer retrospektiven, empirischen Analyse von fast 13.000 hessischen Schlaganfallpatienten der Jahre 2005 bis 2007 zu beantworten. Im Einzelnen wird analysiert, (1) welche Faktoren schlechtes Outcome nach der akutstationären Versorgung beeinflussen, (2) welche Faktoren hinsichtlich akutstationärer Versorgungsqualität bzw. hinsichtlich der nachstationären Versorgung das Überleben nach Schlaganfall beeinflussen und (3) welche Aspekte die aus Sicht der Kranken- und Pflegeversicherung entstehenden Versorgungskosten von Schlaganfallpatienten determinieren. Eine retrospektive Analyse der Versorgungsrealität für hessische Schlaganfallpatienten wird unter anderem folgende Detailfragen beantworten: Welche (patientenspezifischen) Faktoren begünstigen die Umsetzung von akutstationären Qualitätsindikatoren? Welche Aspekte verkürzen oder verlängern die Zeit zwischen Schlaganfall und Krankenhausaufnahme (Prähospitalisierungszeit)? Welche Patienten werden in Krankenhäusern mit neurologischen Fachabteilungen betreut und welche Patienten erhalten Rehabilitationsmaßnahmen? Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie die Umsetzung von Empfehlungen zur medikamentösen Sekundärprophylaxe erfolgt. 2. Forschungsstand Für Deutschland wurden bereits mehrere Studien zum Outcome nach Schlaganfall durchgeführt. In den meisten Studien wurde das Outcome drei Monate nach Krankenhausentlassung analysiert [z. B. Schneider u. a. (2009), Marquart (2009),Weimar und Diener (2003), Audebert u. a. (2006)], wobei dann die untersuchte Stichprobe aufgrund des Erfassungsaufwandes jeweils bei maximal 3.000 Patienten lag. Einige Studien bewerteten dagegen das Outcome bei Krankenhausentlassung [z. B. Heuschmann u. a. (2004)]. Diesen Studien liegen zumeist Daten aus krankenhausbasierten Registern zugrunde, die eine breite Datenbasis bieten. Wenig Aussagen gibt es dagegen zur Umsetzung der Sekundärprophylaxe nach Schlaganfall [vgl. Schneider u. a. (2009)], gar keine zu deren Einfluss auf die Überlebenswahrscheinlichkeit. Verschiedene Qualitätsregister erfassen seit geraumer Zeit Qualitätsindikatoren für die akutstationäre Versorgung des Schlaganfalls. Inwieweit diese Qualitätsindikatoren jedoch Faktoren abbilden, die mittel- und/ oder langfristige Auswirkungen auf Outcome, Überlebenszeit oder Versorgungskosten haben, ist bisher nicht analysiert worden. Auch zu den Versorgungskosten des Schlaganfalls existieren aktuell nur wenige Studien, in denen eine detaillierte Darstellung von Teilkosten etwa für Pflegebedürftigkeit oder Krankhausaufenthalte aufgrund von Folgeerkrankungen fehlt. Eine Studie, in der Daten krankenhausbasierter Schlaganfallregister mit Abrechnungsdaten der Sozialversicherung verknüpft wurden, ist bisher nicht publiziert worden. 3. Vorgehensweise Die in vorliegender Analyse durchgeführte Verknüpfung der zwei genannten Datenquellen (krankenhausbasiertes Schlaganfallregister - Gesellschaft für Qualitätssicherung Hessen (GQH) und Daten eines Kostenträgers - AOK Hessen) ermöglicht neben einer externen Validierung der Daten die Auswertung von Langzeitdaten (hier: bis 2 Jahre) zu Mortalität und Kosten für eine große Stichprobe von Schlaganfallpatienten. Im Einzelnen werden folgende Fragestellungen untersucht: - Sind die zugrunde liegenden Daten valide? - Sind die hier betrachteten, bei der AOK Hessen versicherten Patienten mit den hessischen Schlaganfallpatienten vergleichbar? - Wie hoch ist die Neuerkrankungsrate bezüglich Schlaganfall? - Welche Prognose hat ein Schlaganfallpatient? - Wie teuer ist ein Schlaganfallpatient? - Welche Bedeutung hat Versorgungsqualität (Struktur- und Prozessqualität) in der akutversorgenden Einrichtung für Outcome und Überlebenszeit nach dem Schlaganfall? bzw. Sind die Indikatoren, die die Versorgungsqualität aktuell abbilden, prognoserelevant für Outcome und Überlebenszeit nach dem Schlaganfall? - Welche Kriterien beeinflussen die Prähospitalisierungszeit und die Wahl der akutversorgenden Einrichtung? - Welche Faktoren beeinflussen die Versorgungsqualität im Krankenhaus? - Wie beeinflusst die der akutstationären Versorgung folgende Versorgung (Rehabilitation, medikamentöse Sekundärprophylaxe, Integrierte Versorgung) die Prognose nach dem Schlaganfall? - Wie beeinflussen Versorgungsqualität und die der akutstationären Versorgung folgende Versorgung (Rehabilitation, medikamentöse Sekundärprophylaxe, Integrierte Versorgung) die Versorgungskosten nach dem Schlaganfall? - Welche Empfehlungen können für die Qualitätssicherung in der akutstationären Versorgung und die Nachbetreuung von Schlaganfallpatienten abgeleitet werden? Die Beantwortung der genannten Fragestellungen erfolgt unter Nutzung multivariater Regressionsmodelle zur Prognose nach dem Schlaganfall und zu den Versorgungskosten nach dem Schlaganfall. Ergänzend werden LOGIT-Modelle eingesetzt, mit deren Hilfe Faktoren ermittelt werden, die die Wahrscheinlichkeit schnell in einem Krankenhaus hoher Strukturqualität (d.h. in einem Krankenhaus mit neurologischer Fachabteilung) versorgt zu werden und die Wahrscheinlichkeit einer qualitativ hochwertigen Versorgung (gemessen in Qualitätsindikatoren) beeinflussen. Außerdem erfolgt eine detaillierte Analyse der Umsetzung medikamentöser Sekundärprophylaxe nach einem Schlaganfall oder einer Transitorischen Ischämischen Attacke (TIA). 4. Ergebnisse Die vorliegende Analyse ist geeignet, die Versorgungsrealität für Schlaganfall- und TIA-Patienten anhand einer vergleichsweise großen Teilgesamtheit dieser Patienten und über einen vergleichsweise großen Follow-Up-Zeitraum zu beschreiben und so Empfehlungen für weitergehende Analysen abzuleiten. Über ein Fünftel der hessischen Schlaganfall- und TIA-Patienten im Betrachtungszeitraum wurden im Median 556 Tage nach Schlaganfall, knapp 60% der Patienten wurden über einen Zwei-Jahreszeitraum analysiert. Im Rahmen der Analyse konnte gezeigt werden, dass die aus dem krankenhausbasierten Register stammenden Angaben zur medikamentösen Sekundärprophylaxe sich nur in geringem Ausmaß durch Abrechnungsdaten bestätigen lassen. Die Chance auf eine, gemessen an den erfassten Qualitätsindikatoren, hohe akutstationäre Versorgungsqualität ist deutlich höher, wenn die akutstationäre Versorgung in Krankenhäusern mit neurologischer Fachabteilung erfolgt. Erfolgt die Einlieferung ins Krankenhaus durch den Rettungsdienst, ist die Chance, innerhalb von drei Stunden nach dem Schlaganfall in einem solchen Krankenhaus behandelt zu werden, gegenüber Einlieferung durch einen anderen Arzt, ein anderes Krankenhaus oder Selbsteinweisung, deutlich erhöht. Fast alle von der GQH erfassten Qualitätsindikatoren haben hinsichtlich des Outcomes bei Krankenhausentlassung Prognoserelevanz. Einzelne Qualitätsindikatoren haben darüberhinaus direkten Einfluss auf die Überlebenszeit nach Schlaganfall. Innerhalb des ersten Jahres nach Schlaganfall verstirbt fast ein Fünftel der betrachteten Patienten, das sind gegenüber Menschen der gleichen Alters- und Geschlechtsgruppe mehr als dreimal so viele Todesfälle. Auf Basis der in der Analyse ermittelten Werte zur Neuerkrankungsrate bei Versicherten der AOK Hessen kann deutschlandweit von 250.000 neuen Schlaganfällen und TIAs ausgegangen werden. Bei Bewertung mit den in der Analyse ermittelten Ein-Jahres-Versorgungskosten ergeben sich für diese Patienten jährlich Kosten von 4,03 Mrd. EUR. Die Betreuung im Rahmen des hessischen Vertrags zur Integrierten Versorgung führte - das konnte die vorliegende Analyse zeigen - zu einer Verlängerung der Überlebenszeit nach Schlaganfall. Die Effekte der Integrierten Versorgung ergaben sich jedoch im Wesentlichen aus einer besseren Umsetzung der medikamentösen Sekundärprophylaxe und häufigeren rehabilitativen Maßnahmen. Aktuell gibt es insbesondere hinsichtlich der Umsetzung medikamentöser Sekundärprophylaxe Probleme an der Schnittstelle zwischen Krankenhausentlassung und der nachfolgenden Versorgung. Eine bessere Abstimmung an dieser Schnittstelle kann die Überlebenszeit nach Schlaganfall verlängern und zusätzlich zu Kosteneinsparungen (aus Sicht der Sozialversicherung) führen. Die Letalität nach Schlaganfall ist, gegenüber der Allgemeinbevölkerung, insbesondere im ersten halben Jahr nach Schlaganfall deutlich erhöht. In diesem Zeitraum entsteht auch der mit Abstand größte Teil der Versorgungskosten. Daher sollten sich Maßnahmen zur Optimierung der Sekundärprophylaxe auf diesen Zeitraum konzentrieren.:1 Zielstellung 2 Stand der Forschung 2.1 Das Krankheitsbild 2.2 Versorgung des Schlaganfalls in Deutschland 2.3 Epidemiologie des Schlaganfalls 2.4 Outcome nach Schlaganfall 2.5 Kosten des Schlaganfalls 3 Perspektive/ Fragestellungen 4 Daten 4.1 Datengrundlage 4.2 Variablen 4.2.1 Übersicht 4.2.2 Bewusstseinslage 4.2.3 Risikofaktoren 4.2.4 Diagnoseklassen 4.2.5 TOAST-Klassen 4.2.6 Modifizierter Rankin-Scale und Barthel-Index 4.2.7 Qualitätsindikatoren 4.2.8 Pflegebedürftigkeit 4.2.9 Rehabilitation 4.2.10 Sekundärprophylaxe 4.2.11 Teilnahme an der Integrierten Versorgung 4.3 Plausibilisierung der Daten 4.4 Betrachtungszeitraum 5 Statistische Methoden 5.1 Kaplan-Meier-Funktion 5.2 Logit-Modelle 5.3 Accelerated Failure Time - Modelle 5.4 Cox - Modelle 5.5 Multivariate lineare Regressionsmodelle 6 Vorgehensweise 6.1 Übersicht 6.2 Betrachtete Patienten und deren Repräsentativität 6.3 Überlebenszeit nach Schlaganfall, Letalität 6.4 Versorgungskosten nach Schlaganfall 6.5 Modellierung von Einflussgrößen auf Outcome und Überlebenszeit nach Schlaganfall 6.6 Prähospitalisierungszeit und akutstationär versorgende Einrichtung 6.7 Qualitätsindikatoren 6.8 Modellierung von Einflussgrößen auf Überlebenszeit nach akutstationärer Versorgung von Schlaganfall 6.9 Umsetzung der medikamentösen Sekundärprophylaxe 6.10 Modellierung von Einflussgrößen auf Versorgungskosten nach Schlaganfall 7 Ergebnisse 7.1 Plausibilisierung der Daten 7.2 Betrachtete Patienten und deren Repräsentativität 7.3 Überlebenszeit nach Schlaganfall, Letalität 7.4 Versorgungskosten nach Schlaganfall 7.5 Modellierung von Einflussgrößen auf Outcome und Überlebenszeit nach Schlaganfall 7.5.1 Outcome 7.5.2 Einflussgrößen auf Outcome 7.5.3 Einflussgrößen auf Überlebenszeit 7.6 Prähospitalisierungszeit und akutstationär versorgende Einrichtung 7.7 Qualitätsindikatoren 7.8 Modellierung von Einflussgrößen auf Überlebenszeit nach akutstationärer Versorgung von Schlaganfall 7.9 Umsetzung der medikamentösen Sekundärprophylaxe 7.10 Modellierung von Einflussgrößen auf Versorgungskosten nach Schlaganfall 8 Diskussion 8.1 Schlussfolgerungen 8.2 Methodenkritik 8.3 Ausblick A Anhang A.1 Tabellen A.2 Abbildungen

Cette thèse a été conçu pour explorer les modèles dynamiques de régression, d’évaluer les inférences statistiques pour l’analyse des données de survie et de fiabilité. Ces modèles de régression dynamiques que nous avons considérés, y compris le modèle des hasards proportionnels paramétriques et celui de la vie accélérée avec les variables qui peut-être dépendent du temps. Nous avons discuté des problèmes suivants dans cette thèse.Nous avons présenté tout d’abord une statistique de test du chi-deux généraliséeY2nquiest adaptative pour les données de survie et fiabilité en présence de trois cas, complètes,censurées à droite et censurées à droite avec les covariables. Nous avons présenté en détailla forme pratique deY2nstatistique en analyse des données de survie. Ensuite, nous avons considéré deux modèles paramétriques très flexibles, d’évaluer les significations statistiques pour ces modèles proposées en utilisantY2nstatistique. Ces modèles incluent du modèle de vie accélérés (AFT) et celui de hasards proportionnels (PH) basés sur la distribution de Hypertabastic. Ces deux modèles sont proposés pour étudier la distribution de l’analyse de la duré de survie en comparaison avec d’autre modèles paramétriques. Nous avons validé ces modèles paramétriques en utilisantY2n. Les études de simulation ont été conçus.Dans le dernier chapitre, nous avons proposé les applications de ces modèles paramétriques à trois données de bio-médicale. Le premier a été fait les données étendues des temps de rémission des patients de leucémie aiguë qui ont été proposées par Freireich et al. sur la comparaison de deux groupes de traitement avec des informations supplémentaires sur les log du blanc du nombre de globules. Elle a montré que le modèle Hypertabastic AFT est un modèle précis pour ces données. Le second a été fait sur l’étude de tumeur cérébrale avec les patients de gliome malin, ont été proposées par Sauerbrei & Schumacher. Elle a montré que le meilleur modèle est Hypertabastic PH à l’ajout de cinq variables de signification. La troisième demande a été faite sur les données de Semenova & Bitukov, à concernant les patients de myélome multiple. Nous n’avons pas proposé un modèle exactement pour ces données. En raison de cela était les intersections de temps de survie.Par conséquent, nous vous conseillons d’utiliser un autre modèle dynamique que le modèle de la Simple Cross-Effect à installer ces données. / This thesis was designed to explore the dynamic regression models, assessing the sta-tistical inference for the survival and reliability data analysis. These dynamic regressionmodels that we have been considered including the parametric proportional hazards andaccelerated failure time models contain the possibly time-dependent covariates. We dis-cussed the following problems in this thesis.At first, we presented a generalized chi-squared test statisticsY2nthat is a convenient tofit the survival and reliability data analysis in presence of three cases: complete, censoredand censored with covariates. We described in detail the theory and the mechanism to usedofY2ntest statistic in the survival and reliability data analysis. Next, we considered theflexible parametric models, evaluating the statistical significance of them by usingY2nandlog-likelihood test statistics. These parametric models include the accelerated failure time(AFT) and a proportional hazards (PH) models based on the Hypertabastic distribution.These two models are proposed to investigate the distribution of the survival and reliabilitydata in comparison with some other parametric models. The simulation studies were de-signed, to demonstrate the asymptotically normally distributed of the maximum likelihood estimators of Hypertabastic’s parameter, to validate of the asymptotically property of Y2n test statistic for Hypertabastic distribution when the right censoring probability equal 0% and 20%.n the last chapter, we applied those two parametric models above to three scenes ofthe real-life data. The first one was done the data set given by Freireich et al. on thecomparison of two treatment groups with additional information about log white blood cellcount, to test the ability of a therapy to prolong the remission times of the acute leukemiapatients. It showed that Hypertabastic AFT model is an accurate model for this dataset.The second one was done on the brain tumour study with malignant glioma patients, givenby Sauerbrei & Schumacher. It showed that the best model is Hypertabastic PH onadding five significance covariates. The third application was done on the data set given by Semenova & Bitukov on the survival times of the multiple myeloma patients. We did not propose an exactly model for this dataset. Because of that was an existing oneintersection of survival times. We, therefore, suggest fitting other dynamic model as SimpleCross-Effect model for this dataset.