Statistical models for analyzing count data: predictors of length of stay among HIV patients in Portugal using a multilevel model.

Shaaban, Ahmed Nabil; Peleteiro, Bárbara; Martins, Maria Rosario O

Shaaban, Ahmed Nabil; Peleteiro, Bárbara; Martins, Maria Rosario O.

Afiliação

Shaaban AN; Department of Global Health and Tropical Medicine, Institute of Hygiene and Tropical Medicine, NOVA University of Lisbon, Rua da Junqueira N°100, 1349-008, Lisbon, Portugal. anshaaban@brandeis.edu.
Peleteiro B; EPIUnit - Instituto de Saúde Pública, Universidade do Porto, Porto, Portugal. anshaaban@brandeis.edu.
Martins MRO; EPIUnit - Instituto de Saúde Pública, Universidade do Porto, Porto, Portugal.

BMC Health Serv Res ; 21(1): 372, 2021 Apr 21.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33882911

Assuntos

Infecções por HIV; Infecções por HIV/epidemiologia; Infecções por HIV/terapia; Humanos; Tempo de Internação; Masculino; Modelos Estatísticos; Portugal/epidemiologia; Medicina Estatal

Palavras-chave

Count data analysis; HIV; Hospital performance; Length of stay (LOS); Multilevel model#; Quality indicator; Random - effects model

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Infecções por HIV Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans / Male País/Região como assunto: Europa Idioma: En Revista: BMC Health Serv Res Assunto da revista: PESQUISA EM SERVICOS DE SAUDE Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Portugal

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