환자 선택 모델링: 환자는 어떻게 병원을 선택하는가?

미래의 병원 입원을 예측하는 데 도움을 주기 위해, 우리는 환자가 병원을 어떻게 선택하는지를 설명하기 위해 다항 로그 모형(Multinomial Logit)과 효용 극대화 중첩 로그 모형(Utility Maximising Nested Logit)의 사용을 비교합니다. 이 모형은 영국 더비셔(Derbyshire)의 실제 데이터에 맞춰져 있으며, 이는 6개의 다른 지역 병원에 200,000건 이상의 입원의 우편번호를 나열합니다. 이 혼합 도시/농촌 지역에 대해 선택적 입원과 응급 입원이 분석됩니다. 환자의 병원 선택에 영향을 미칠 수 있는 특성으로는 병원과의 거리, 병원 내 침대 수, 주차 공간 수를 고려하며, 또한 국가 건강 서비스(NHS) 웹사이트에서 공개적으로 제공되는 여러 통계, 즉 평균 대기 시간, 병동 청결도에 대한 환자 설문 점수, 환자 안전 점수 및 전반적인 치료에 대한 입원 환자 설문 점수를 포함합니다. 다항 로그 모형은 데이터에 성공적으로 맞춰졌습니다. 효용 극대화 중첩 로그 모형을 사용하여 얻은 결과는 도시에 따라 중첩하는 것이 이러한 데이터에 대해 무효일 수 있음을 보여줍니다; 즉, 병원 선택이 도시 선택에 선행되지 않는 것으로 보입니다. 수행된 모든 분석에서, 거리는 인터넷에서 이용 가능한 통계보다 환자의 병원 선택에 주요 영향을 미치는 요소 중 하나로 나타났습니다.