Agrupamento de Prestadores de Cuidados de Saúde Usando Penalidade de Fusão em Quase-Likelihood

Tem havido um crescente interesse na pesquisa para desenvolver metodologias para avaliar o desempenho dos prestadores de cuidados de saúde em relação a um resultado do paciente. Modelos de efeitos aleatórios e fixos são tradicionalmente usados para tal propósito. Propomos um novo método, utilizando uma penalidade de fusão para agrupar prestadores de cuidados de saúde com base em quase-likelihood. Sem nenhum conhecimento prévio de informações de agrupamento, nosso método oferece uma abordagem desejável com base em dados para agrupar automaticamente os prestadores de cuidados de saúde em diferentes grupos com base em seu desempenho. Além disso, o quase-likelihood é mais flexível e robusto do que o likelihood regular, na medida em que não é necessária nenhuma suposição distributiva. Um algoritmo eficiente de método de multipliers de direção alternada foi desenvolvido para implementar o método proposto. Mostramos que o método proposto desfruta das propriedades de oráculo; ou seja, ele desempenha tão bem quanto se a verdadeira estrutura de grupo fosse conhecida com antecedência. A consistência e a normalidade assintótica dos estimadores são estabelecidas. Estudos de simulação e análise dos dados do registro nacional de transplantes de rim demonstram a utilidade e validade do nosso método.