健康

介護者の負担を推定するためのデータ駆動型アプローチ – ヘルスケアエコノミスト

患者の生活の質は介護の負担にどのような影響を与えますか？多くの場合、これは介護者調査を使用して決定されます。ただし、紙 Jiao et al。 （2025） データベースのアプローチを使用して、介護者の負担を推定することを目的としています。彼らは 著者は、2010-2018 Health and Retirement Survey（HRS）のデータを使用しています。日常生活の活動を含む機能状態に関する情報があるため、HRSデータが選択されました（ADLS; たとえば、部屋、ドレッシング、入浴、トイレ、食事、ベッドから出入りする/出て行く）と日常生活の楽器活動（IADLS;たとえば、お金の管理、薬の服用、食料品の買い物、食事の準備、地図の使用、電話の使用）。 2000のデータを使用して、ADLとIADLSをヘルスユーティリティインデックスにマッピングします [HUI] マーク3; ADLとIADLを視覚アナログスケール（VAS）にマッピングする2002年のデータ。次に、このマッピングを使用して、ADLS/IADLを使用してHUIユーティリティを推定します。 次に、著者は、非公式の介護時間とケアの受信者のHRQOLとの関係を調べるために、回帰分析を実施しました。結果変数、非公式の介護時間。非公式の介護者には、家族だけでなく、友人や他の非専門職人も含まれていました。回答者と調査年ごとに、著者は、すべての介護者によって提供される数時間の非公式介護の合計時間を計算しました。より具体的には、ユーティリティの測定方法に応じて6つのモデルが開発されました。（1）HUI単独、（2）ADLを備えたHUI、（3）ADLおよびIADLを備えたHUI、（4）VAS単独、（5）ADLを備えたVAS、および（6）ADLとIADLのVAS。 完全な論文を読むと、次の情報がある限り、介護時間を予測できることがわかります。 ユーティリティ（hui/vas、オプションでadl/iadl）年セックス人種教育富の五分位都市/農村の地位患者が正式な介護を受けたかどうか おそらく最も役立つのは、このアルゴリズムを費用対効果分析または他のモデリングアプローチに実装する方法を説明する表があることです。 完全な論文を読むことができます ここ。 #介護者の負担を推定するためのデータ駆動型アプローチ #ヘルスケアエコノミスト