Semi-parametric generalized linear mixed effects models for binary response for the analysis of heart failure hospitalizations = Modelli lineari generalizzati ad effetti misti semi-parametrici per risposta binaria per l’analisi di ospedalizzazioni per scompenso cardiaco

In this work, we propose a semi-parametric mixed effects model for bi- nary response with an Expectation Maximization (EM) algorithm for the parameters estimation and we apply it to an administrative database of Lombardy Region (Italy) related to patients hospitalised for hearth failure between 2000 and 2012 within dif- ferent hospitals. The semi-parametric assumption provides the random effects of the model to be distributed according to a discrete distribution with an (a priori) unknown number of support points, inducing an automatic clustering of the higher level units (in our application, hospitals). This modelling induces hospitals within the same cluster to share the same random effects.

In questo lavoro, proponiamo un modello ad effetti misti semi-parametrico con risposta binaria, con un algorithmo con tecnica EM per la stima dei parametri e lo applichiamo ad un dataset amministrativo della Regione Lombardia (Italia), relativo ad ospedalizzati per scompenso cardiaco tra il 2000 e il 2012 in diversi ospedali. La semi-parametricit`a risiede nell’assunzione di una distribuzione disc- reta degli effetti random del modello, con un numero (a priori) sconosciuto di punti di supporto, inducendo cos`ı un clustering delle osservazioni relative al livello pi`u alto della gerarchia (nella nostra applicazione, gli ospedali). Con tale modello, gli ospedali nello stesso cluster condividono lo stesso effetto random.