The adequate allocation of inpatient care resources requires assumptions about the need for health care and how this need will be met. However, in current practice, these assumptions are often based on outdated methods (e.g. Hill-Burton Formula). This study evaluated floating catchment area (FCA) methods, which have been applied as measures of spatial accessibility, focusing on their ability to predict the need for health care in the inpatient sector in Germany. We tested three FCA methods (enhanced (E2SFCA), modified (M2SFCA) and integrated (iFCA)) for their accuracy in predicting hospital visits regarding six medical diagnoses (atrial flutter/fibrillation, heart failure, femoral fracture, gonarthrosis, stroke, and epilepsy) on national level in Germany. We further used the closest provider approach for benchmark purposes. The predicted visits were compared with the actual visits for all six diagnoses using a correlation analysis and a maximum error from the actual visits of ± 5%, ± 10% and ± 15%. The analysis of 229 million distances between hospitals and population locations revealed a high and significant correlation of predicted with actual visits for all three FCA methods across all six diagnoses up to ρ = 0.79 (p < 0.001). Overall, all FCA methods showed a substantially higher correlation with actual hospital visits compared to the closest provider approach (up to ρ = 0.51; p < 0.001). Allowing a 5% error of the absolute values, the analysis revealed up to 13.4% correctly predicted hospital visits using the FCA methods (15% error: up to 32.5% correctly predicted hospital). Finally, the potential of the FCA methods could be revealed by using the actual hospital visits as the measure of hospital attractiveness, which returned very strong correlations with the actual hospital visits up to ρ = 0.99 (p < 0.001). We were able to demonstrate the impact of FCA measures regarding the prediction of hospital visits in non-emergency settings, and their superiority over commonly used methods (i.e. closest provider). However, hospital beds were inadequate as the measure of hospital attractiveness resulting in low accuracy of predicted hospital visits. More reliable measures must be integrated within the proposed methods. Still, this study strengthens the possibilities of FCA methods in health care planning beyond their original application in measuring spatial accessibility.

中文翻译：

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使用浮动集水区方法对普通住院患者的医院就诊预测：空间可及性的重新概念化。

住院护理资源的充分分配需要对卫生保健的需求以及如何满足这一需求做出假设。但是，在当前实践中，这些假设通常基于过时的方法（例如Hill-Burton公式）。这项研究评估了浮动集水区（FCA）方法，这些方法已被用作空间可及性的量度，重点在于其预测德国住院部门医疗保健需求的能力。我们测试了三种FCA方法（增强（E2SFCA），改良（M2SFCA）和综合（iFCA））在预测有关六种医学诊断（心房扑动/纤颤，心力衰竭，股骨骨折，淋病，中风和癫痫病）的医院就诊时的准确性）在德国的国家一级。我们进一步使用最接近的提供程序方法进行基准测试。使用相关性分析将预测的就诊与所有六个诊断的实际就诊进行比较，实际就诊的最大误差为±5％，±10％和±15％。对医院和人口位置之间2.29亿距离的分析表明，在所有六个诊断中，所有三种FCA方法的预测访问与实际访问之间均存在高度显着相关性，ρ= 0.79（p <0.001）。总体而言，与最接近的提供者方法相比，所有FCA方法均显示与实际医院就诊的相关性更高（最高ρ= 0.51； p <0.001）。允许绝对值产生5％的误差，分析显示使用FCA方法的正确预测的出诊率最高为13.4％（15％的误差：正确预测的出诊率最高为32.5％）。最后，FCA方法的潜力可以通过使用实际的医院就诊作为衡量医院吸引力的方法来揭示，这与ρ= 0.99（p <0.001）的实际医院就诊具有非常强的相关性。我们能够证明FCA措施对非紧急情况下医院就诊预测的影响，以及它们相对于常用方法（即最接近的提供者）的优越性。但是，医院的床位不足以作为医院吸引力的衡量标准，导致预测的医院就诊准确性较低。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。与实际医院就诊的返回非常强的相关性，直到ρ= 0.99（p <0.001）。我们能够证明FCA措施对非紧急情况下医院就诊预测的影响，以及它们相对于常用方法（即最接近的提供者）的优越性。但是，医院的床位不足以作为医院吸引力的衡量标准，导致预测的医院就诊准确性较低。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。与实际的医院就诊次数返回非常强的相关性，直到ρ= 0.99（p <0.001）。我们能够证明FCA措施对非紧急情况下医院就诊预测的影响，以及它们相对于常用方法（即最接近的提供者）的优越性。但是，医院的床位不足以作为医院吸引力的衡量标准，导致预测的医院就诊准确性较低。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。我们能够证明FCA措施对非紧急情况下医院就诊预测的影响，以及它们相对于常用方法（即最接近的提供者）的优越性。但是，医院的床位不足以作为医院吸引力的衡量标准，导致预测的医院就诊准确性较低。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。我们能够证明FCA措施对非紧急情况下医院就诊预测的影响，以及它们相对于常用方法（即最接近的提供者）的优越性。但是，医院的床位不足以作为医院吸引力的衡量标准，导致预测的医院就诊准确性较低。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍然加强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。建议的方法必须整合更可靠的措施。尽管如此，这项研究仍增强了FCA方法在医疗保健规划中的可能性，超出了其最初用于测量空间可及性的应用范围。