ベータ二項回帰とバイモーダル利用

目的：バイモーダルU字分布の使用率の分析を、ヘルスサービスの研究ではほとんど使用されないベータ双項回帰でどのようにモデル化できるかを説明するためです。 データソース/学習設定：2001年から2004年の退役軍人問題（VA）管理データとメディケア請求は、2000年の11,123人のメディケア資格のVAプライマリケアユーザーのための請求。 研究デザイン：我々は、ベータ双項様、二項、および通常の最小二乗（OLS）モデルから予測されるVAリライアンス（VAで発生するすべてのVA/メディケアプライマリケア訪問の割合の割合）の平均と分布を比較しました。 主要な調査結果：ベータバイノームモデルは、正常性と形状パラメーターの柔軟性の向上により、BA依存度のバイモーダル分布には二項およびOLSモデルよりも優れています。 結論：ベータ版の回帰の認識の向上は、アナリストがバイモーダルまたはU字型分布を使用して適切な方法を適用するのに役立つ可能性があります。

OBJECTIVE: To illustrate how the analysis of bimodal U-shaped distributed utilization can be modeled with beta-binomial regression, which is rarely used in health services research. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Veterans Affairs (VA) administrative data and Medicare claims in 2001-2004 for 11,123 Medicare-eligible VA primary care users in 2000. STUDY DESIGN: We compared means and distributions of VA reliance (the proportion of all VA/Medicare primary care visits occurring in VA) predicted from beta-binomial, binomial, and ordinary least-squares (OLS) models. PRINCIPAL FINDINGS: Beta-binomial model fits the bimodal distribution of VA reliance better than binomial and OLS models due to the nondependence on normality and the greater flexibility in shape parameters. CONCLUSIONS: Increased awareness of beta-binomial regression may help analysts apply appropriate methods to outcomes with bimodal or U-shaped distributions.