Analysis of the AOK Plus data and derived hospital Network

• Autorzy: Lonc Agata , Piotrowska Monika Joanna , Sakowski Konrad

Identyfikatory

DOI

10.14708/ma.v47i1.6497

Warianty tytułu

PL

Analiza danych AOK Plus i zbudowanej na ich podstawie sieci szpitalnej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

We present an analysis of admission/discharge data from insurance provider for Saxony and Thuringia (Germany) for years 2010-2016. A study of such data is necessary to derive a structure of a healthcare system transfer network, as no patients' transfer data are available. Hospital network is a basis for simulation of ultidrug-resistant bacteriae spread allowing to study the effectiveness of diseasecontrol strategies. In this paper, the properties of the dataset under consideration are presented and discussed. Moreover, the resulting inter-hospital network structure is analyzed.

PL

W artykule analizujemy dane o hospitalizacjach pacjentów dostarczone przez jednego z ubezpieczycieli działającego na terenie dwóch landów niemieckich: Saksonii i Turyngii. Dostarczona baza danych obejmuje lata 2010-2016. Ze względu na brak informacji dotyczących transferów pacjentów między szpitalami, przeprowadzona została niezbędna analiza pozwalająca na wyekstrahowanie takich informacji. W efekcie stworzono sieć złożoną z placówek opieki zdrowotnej, konieczną do symulowania rozprzestrzeniania się wielolekoopornych bakterii szpitalnych. Taka sieć pozwoli na badanie skuteczności działań mających na celu kontrolowanie i zwalczanie tego typu zakażeń. W niniejszym artykule zostały przeanalizowane dane z udostępnionej bazy danych. Ponadto poddano analizie strukturę otrzymanej sieci transferów międzyszpitalnych.

Słowa kluczowe

EN

healthcare data analysis; overlapping data; healthcare network; multidrug-resistant bacteria

PL

analiza danych opieki zdrowotnej; nakładające się dane; sieć międzyszpitalna; wielolekooporne bakterie

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Matematyczne
• Czasopismo: Mathematica Applicanda
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 47, no. 1
• Strony: 127--139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., fot., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Lonc Agata

• University of Warsaw, Institute of Applied Mathematics and Mechanics, Banacha 2, 02-097 Warsaw

autor

Piotrowska Monika Joanna

• University of Warsaw, Institute of Applied Mathematics and Mechanics, Banacha 2, 02-097 Warsaw

autor

Sakowski Konrad

• University of Warsaw, Institute of Applied Mathematics and Mechanics, Banacha 2, 02-097 Warsaw
• Polish Academy of Sciences, Institute of High Pressure Physics, Sokołowska 29/37, 01-142 Warsaw, Poland
• Kyushu University, Research Institute for Applied Mechanics, Kasuga, Fukuoka, 816-8580, Japan

Bibliografia

• [1] C. Camus, E. Bellissant, A. Legras, A. Renault, A. Gacouin, S. Lavoué, B. Branger, P. Y. Donnio, P. le Corre, Y. Le Tulzo, D. Perrotin, and R. Thomas. Randomized comparison of 2 protocols to prevent acquisition of methicillin-resistant Staphylococcus aureus: Results of a 2-Center study involving 500 patients. Infection Control and Hospital Epidemiology, 32 (11):1064-1072, 2011. doi: 10.1086/662180. Cited on p. 127.
• [2] I. F. Chaberny, F. Schwab, S. Ziesing, S. Suerbaum, and P. Gastmeier. Impact of routine surgical ward and intensive care unit admission surveillance cultures on hospital-wide nosocomial methicillin-resistant Staphylococcus aureus infections in a university hospital: An interrupted time-series analysis. Journal of Antimicrobial Chemotherapy, 62 (6):1422-1429, 2008. doi: 10.1093/jac/dkn373. Cited on p. 127.
• [3] T. Donker, J. Wallinga, R. Slack, and H. Grundmann. Hospital networks and the dispersal of hospital-acquired pathogens by patient transfer. PLoS ONE, 7 (4):e35002, apr 2012. doi: 10.1371/journal.pone.0035002. Cited on p. 127.
• [4] T. Donker, T. Smieszek, K. L. Henderson, A. P. Johnson, A. S. Walker, and J. V. Robotham. Measuring distance through dense weighted networks: The case of hospital-associated pathogens. PLOS Computational Biology, 13 (8):e1005622, aug 2017. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005622. Cited on p. 127.
• [5] ECDC/EMEA. The bacterial challenge: time to react. A call to narrow the gap between multidrug-resistant bacteria in the EU and the development of new antibacterial agents., 2009. Cited on p. 127.
• [6] B. Y. Lee, S. M. McGlone, Y. Song, T. R. Avery, S. Eubank, C. C. Chang, R. R. Bailey, D. K.Wagener, D. S. Burke, R. Platt, and S. S. Huang. Social network analysis of patient sharing among hospitals in Orange County, California. American Journal of Public Health, 101 (4):707-713, 2011. doi: 10.2105/AJPH.2010.202754. Cited on p. 127.
• [7] B. Y. Lee, S. M. Bartsch, K. F.Wong, S. L. Yilmaz, T. R. Avery, A. Singh, Y. Song, D. S. Kim, S. T. Brown, M. A. Potter, R. Platt, and S. S. Huang. Simulation shows hospitals that cooperate on infection control obtain better results than hospitals acting alone. Health Affairs, 31 (10): 2295-2303, oct 2012. doi: 10.1377/hlthaff.2011.0992. Cited on p. 127.
• [8] A. Y. Peleg and D. C. Hooper. Hospital-acquired infections due to gramnegative bacteria. New England Journal of Medicine, 362 (19):1804-1813, 2010. doi: 10.1056/NEJMra0904124. Cited on p. 127.
• [9] M. J. Piotrowska and K. Sakowski. Analysis of the AOK Lower Saxony hospitalisation records data (years 2008-2015). arXiv, 1903.04701v1, 2019. Cited on pp. 129 and 132.