Hospital effect determinants and stability identification on performance over time. evidence from regional heart failure data on mortality and readmissions

Introduction: This Ph.D. thesis will address literature gaps in the evaluation of the quality of hospitals in today's healthcare industry by focusing on those assessments using large volumes of data collected for monitoring hospitals functions. The topic is an increasingly urgent subject in response to "what works for healthcare" and must represent the main activity with which to generate and develop a process aimed at virtuous competition and continuous and reciprocal improvement of healthcare structures. Objectives: This Ph.D. study will response to four consecutive research objectives to evaluate if there is any effect of hospitals on their performance considering each hospital peculiarities considering their quality of care as the final output of their services through the use of administrative data. Later on, this study evaluates the stability of these effects on performance over time for the same structures. Data and Model: the model gets an advantage of an Evidence-based Management framework for using data to inform decisions. Empirical studies started with generating several Multilevel logistic models using the combination of data of administrative data and hospital registries. results were presented and visualized using funnel plots for each year and comparing results over time to determine best/worst hospitals, calculating the observed/expected standardized ratio for two outcome indicators: the rate of 30-day mortality and unplanned 30-day readmission rates for 117 hospitals in Lombardy Region (Northern Italy). Expected values ​​have been defined through the development of a two-level random-scale logistic regression model using both patients characteristics and hospital level ones. Results: there is a hospital effect on performance considering characteristics like Hospital length of stay and More outlier hospitals were found on the basis of unplanned readmission rate. Conclusions: despite the administrative data having known limitations, this model is able to highlight the effect of hospital nonfinancial characteristics on the outcome of care and to compare in a reliable manner hospitals that treated decompensated patients, and can be the basis for evaluation not only the other Italian structures but also those that treat individuals affected by other diseases.

Introduzione: questo dottorato La tesi affronterà le lacune della letteratura nella valutazione della qualità degli ospedali nell'odierna industria sanitaria concentrandosi su quelle valutazioni che utilizzano grandi volumi di dati raccolti per monitorare le funzioni degli ospedali. L'argomento è un tema sempre più urgente in risposta a "ciò che funziona per l'assistenza sanitaria" e deve rappresentare l'attività principale con cui generare e sviluppare un processo mirato a competizione virtuosa e miglioramento continuo e reciproco delle strutture sanitarie. Obiettivi: questo dottorato Lo studio risponderà a quattro obiettivi di ricerca consecutivi per valutare se vi sia qualche effetto degli ospedali sulle loro prestazioni dal punto di vista dell'efficacia attraverso l'uso di dati amministrativi e identificare la stabilità delle loro prestazioni nel tempo di queste strutture. Dati e modello: generazione di diversi modelli logistici multilivello e visualizzazione dei risultati utilizzando i grafici a imbuto per ogni anno e confronto dei risultati nel tempo per determinare gli ospedali migliori / peggiori, calcolo del rapporto standardizzato osservato / previsto per due indicatori di esito: il tasso di mortalità a 30 giorni e tassi di riammissione non pianificati a 30 giorni per 117 ospedali in Lombardia (Nord Italia). I valori attesi sono stati definiti attraverso lo sviluppo di un modello di regressione logistica a scala casuale a due livelli. Risultati: c'è un effetto ospedaliero sulle prestazioni considerando caratteristiche come la durata del ricovero ospedaliero e altri ospedali più anomali sono stati trovati sulla base di un tasso di riammissione non pianificato. Conclusioni: nonostante i dati amministrativi abbiano limitazioni note, questo modello è in grado di evidenziare l'effetto delle caratteristiche non finanziarie ospedaliere sui risultati delle cure e di confrontarle in modo affidabile ospedali che hanno trattato pazienti scompensati e possono essere la base per la valutazione non solo le altre strutture italiane ma anche quelle che trattano individui affetti da altre malattie. Parole chiave: qualità dell'assistenza, valutazione delle prestazioni, dati amministrativi, insufficienza cardiaca, effetto ospedaliero, mortalità, riammissione non pianificata, regressione logistica.