Casestudy: zorgdata analyseren in Power BI
Lyndsay Girard
Healthcare Analytics Consultant
Vereiste cursussen:

![]()
Een fictief adviesbureau (HealthStat) heeft je ingehuurd om kansen voor ziekenhuisefficiëntie te vinden.

Opnameduur (LOS) is het aantal dagen dat een patiënt in het ziekenhuis ligt.
![]()


Electieve heupvervangingsoperatie
Kernkenmerken
![]()
Belangrijkste uitkomstattributen voor de casestudy
| Column name | Description |
|---|---|
| length_of_stay | Totaal aantal dagen dat de patiënt in het ziekenhuis verbleef, incl. operatie en herstel. |
| total_costs | Totale kosten van de opname. |
Belangrijkste verklarende attributen
| Column name | Description |
|---|---|
| facility_id | Unieke id die elk ziekenhuis identificeert. |
| age_group | Leeftijdsgroep bij ontslag. |
| patient_disposition | Bestemming/status van de patiënt bij ontslag. |
| ccs_diagnosis_description | Hoofddiagnosecode gekoppeld aan de opname. |
| apr_severity_of_illness_description | Ziekte-ernst, standaardscore van 1 (Licht) tot 4 (Zeer ernstig). |
| apr_risk_of_mortality | Sterfterisico, standaardscore van 1 (Laag) tot 4 (Zeer hoog). |
Maak een dashboard waarmee je stakeholders:

Casestudy: zorgdata analyseren in Power BI