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PEER REVIEWED: Computations of Confidence Intervals for Estimates in the United States National Hospital Discharge Survey 1979–2000

机译：同行评议：1979-2000年美国国家医院出院调查中估计值的置信区间计算

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IntroductionThe National Hospital Discharge Survey is a primary data source for epidemiology research in the United States. To ensure that estimates are reliable, confidence intervals need to be calculated. The original survey data source is not available to the public, and the usual statistical methods are unsuitable for calculating confidence intervals. Instead, calculating confidence intervals requires using the statistical methods and relative standard errors that the U.S. National Center for Health Statistics has provided. However, the relative standard error parameters differ by hospital, patient category, and group. They also change yearly with sampling and are expressed differently before and during or after 1988. Consequently, manual computations of confidence intervals with multiple groups, diseases, and years are inefficient and prone to error. We developed a SAS program to compute confidence intervals for National Hospital Discharge Survey data from 1979 through 2000, newborns excluded.
机译：简介国家医院出院调查是美国流行病学研究的主要数据来源。为了确保估计值可靠，需要计算置信区间。原始调查数据源不公开，并且常用的统计方法不适合计算置信区间。相反，计算置信区间需要使用美国国家健康统计中心提供的统计方法和相对标准误差。但是，相对标准误差参数因医院，患者类别和组而异。它们也随采样每年变化，并且在1988年之前，之中或之后以不同的方式表示。因此，人工计算具有多个组，疾病和年份的置信区间效率低下，并且容易出错。我们开发了SAS程序来计算1979年至2000年国家医院出院调查数据的置信区间，不包括新生儿。

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