Data Sciences

Attached two files , one for the data you will work on in excel file and file discription for the data in PDF

As a data scientist please study the data and answer the following questions 

1- what is the primerly diagnosis ?

2- What potential risk factors were there?

3- Make a statistical description of the data ( primerly diagnosis, risk factors, gender, age ,…etc)

4- is there a statistal relastionship between the primerly diagnosis and its risk factors?

please show your work in excel file and pdf file Includeing  tables and graphs with explanation

diabet_typ2_1000case

AGE
AMONTH
AWEEKEND
DIED
DISCWT
DQTR
DRG
DRG24
DRGVER
DX1
DX2
DX3
DX4
DX5
DX6
DX7
DX8
DX9
DX10
DX11
DX12
DX13
DX14
DX15
DXCCS1
DXCCS2
DXCCS3
DXCCS4
DXCCS5
DXCCS6
DXCCS7
DXCCS8
DXCCS9
DXCCS10
DXCCS11
DXCCS12
DXCCS13
DXCCS14
DXCCS15
ECODE1
ECODE2
ECODE3
ECODE4
ELECTIVE
E_CCS1
E_CCS2
E_CCS3
E_CCS4
FEMALE
HCUP_ED
HOSPBRTH
LOS
MDC
MDC24
NDX
NECODE
NEOMAT
NPR
PAY1
PL_NCHS2006
PR1
PR2
PR3
PR4
PR5
PR6
PR7
PR8
PR9
PR10
PR11
PR12
PR13
PR14
PR15
PRCCS1
PRCCS2
PRCCS3
PRCCS4
PRCCS5
PRCCS6
PRCCS7
PRCCS8
PRCCS9
PRCCS10
PRCCS11
PRCCS12
PRCCS13
PRCCS14
PRCCS15
PRDAY1
PRDAY2
PRDAY3
PRDAY4
PRDAY5
PRDAY6
PRDAY7
PRDAY8
PRDAY9
PRDAY10
PRDAY11
PRDAY12
PRDAY13
PRDAY14
PRDAY15
RACE
TOTCHG
YEAR
ZIPINC_Q
APRDRG
CM_AIDS
CM_ARTH
CM_CHF
CM_COAG
CM_DM
CM_DMCX
CM_DRUG
CM_HTN_C
CM_LIVER
CM_LYMPH
CM_LYTES
CM_METS
CM_NEURO
CM_OBESE
CM_PARA
CM_PSYCH
CM_TUMOR
CM_ULCER
CM_VALVE
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dx2_code
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dx15_code
Diabetes_type2_no_complications
Diabetes_type2_with_complications
Family_history
GESTATIONAL_DIABETES
ANTEPARTUM_DIABETES
POSTPARTUM_DIABETES
dyslipidemia
Hyperinsulinemia
Hyperlipidemia_NOS
Non_alcoholic_steatohepatitis
Metabolic_Syndrome
Obesity
Smoking
Alcohol_related_disorders
Hypertension
Polycystic_ovary_syndrome
Pure_hypercholesterolemia
Pure_hyperglyceridemia
Asthma
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Age_Group
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PRE_2
filter_$

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0
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296
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663
660
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2617
2621
2617
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10
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1
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HEALTHCARE COST AND UTILIZATION PROJECT — HCUP
A FEDERAL-STATE-INDUSTRY PARTNERSHIP IN HEALTH DATA

Sponsored by the Agency for Healthcare Research and Quality

INTRODUCTION TO

THE HCUP NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS)

2007

These pages provide only an introduction to the NIS package.

For full documentation and notification of changes,
visit the HCUP User Support (HCUP-US) Website at

http://www.hcup-us.ahrq.gov.

Issued June 2009
Updated November 2015

Agency for Healthcare Research and Quality
Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP)

Phone: (866) 290-HCUP (4287)

E-mail: hcup@ahrq.gov
Website: http://www.hcup-us.ahrq.gov

NIS Data and Documentation Distributed by:
HCUP Central Distributor

Phone: (866) 556-4287 (toll-free)

Fax: (866) 792-5313
E-mail: HCUPDistributor@ahrq.gov

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

mailto:hcup@ahrq.gov

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

mailto:hcupdistributor@ahrq.gov

HCUP NIS (7/14/2016) i Introduction

Table of Contents

SUMMARY OF DATA USE LIMITATIONS ……………………………………………………………………… 1

HCUP CONTACT INFORMATION ………………………………………………………………………………… 2

WHAT’S NEW IN THE 2007 NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS)? ………………………….. 3

UNDERSTANDING THE NIS ……………………………………………………………………………………….. 4

ABSTRACT ……………………………………………………………………………………………………………….. 5

INTRODUCTION TO THE HCUP NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS) ……………………… 6

Overview of NIS Data ………………………………………………………………………………………… 6
NIS Data Sources, Hospitals, and Inpatient Stays ……………………………………….. 7
State-Specific Restrictions ………………………………………………………………………. 7
Contents of CD-ROM Set ………………………………………………………………………… 7
NIS Data Elements ………………………………………………………………………………… 8

Getting Started …………………………………………………………………………………………………. 9
NIS Data Files ……………………………………………………………………………………….. 9
NIS Documentation ………………………………………………………………………………… 9

HOW TO USE THE NIS FOR DATA ANALYSIS ……………………………………………………………… 9

Calculating National Estimates ………………………………………………………………………….. 10

Why the NIS Should Not Be Used to Make State-Level Estimates ………………………….. 11

Studying Trends ……………………………………………………………………………………………… 12

Choosing Data Elements for Analysis …………………………………………………………………. 12

Hospital-Level Data Elements …………………………………………………………………………… 13

Constructing Patient Population Characteristics …………………………………………………… 13

ICD-9-CM Diagnosis and Procedure Codes ………………………………………………………… 14

Missing Values ……………………………………………………………………………………………….. 14

Variance Calculations ………………………………………………………………………………………. 15

Computer Software for Variance Calculations ……………………………………………………… 16

Longitudinal Analyses ………………………………………………………………………………………. 17

Discharge Subsamples …………………………………………………………………………………….. 17

SAMPLING OF HOSPITALS ………………………………………………………………………………………..18

Sampling of Hospitals Included in the NIS …………………………………………………………… 18
The NIS Hospital Universe ………………………………………………………………………18
Hospital Merges, Splits, and Closures ……………………………………………………….18
Stratification Variables ……………………………………………………………………………19

Hospital Sampling Frame …………………………………………………………………………………. 21

Hospital Sample Design …………………………………………………………………………………… 22
Design Considerations ……………………………………………………………………………22
Overview of the Sampling Procedure ………………………………………………………..23
Subsamples ………………………………………………………………………………………….23

HCUP NIS (7/14/2016) ii Introduction

Change to Hospital Sampling Procedure Beginning with the 1998 NIS …………..23
Zero-Weight Hospitals ……………………………………………………………………………24

Final Hospital Sample ………………………………………………………………………………………. 24

SAMPLE WEIGHTS ……………………………………………………………………………………………………25

Hospital Weights …………………………………………………………………………………………….. 25

Discharge Weights ………………………………………………………………………………………….. 26

APPENDIX I: TABLES AND FIGURES ………………………………………………………………………….. 1

Table 1: 2007 Data Sources ……………………………………………………………………………….. 1

Table 2: Number of NIS States, Hospitals, and Discharges, by Year …………………………. 3

Table 3. Summary of NIS Releases ……………………………………………………………………… 4

Table 4. Summary of NIS Data Sources, Hospitals, and Inpatient Stays, 1988-2007 ……. 6

Table 5. NIS Related Reports and Database Documentation Available on HCUP-US ….. 8

Figure 1: Hospital Universe, by Year ……………………………………………………………………. 9

Figure 2: NIS States, by Region ………………………………………………………………………… 10

Table 6: All States, by Region …………………………………………………………………………… 10

Table 7: Bed Size Categories, by Region ……………………………………………………………. 11

Figure 3: NIS Hospital Sampling Frame, by Year …………………………………………………. 12

Figure 4: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, and Sample for Frame
States ……………………………………………………………………………………………………………. 13

Part A: Arkansas – Illinois

……………………………………………………………………….13
Part B: Indiana – North Carolina ………………………………………………………………14
Part C: Nebraska – South Carolina …………………………………………………………..15
Part D: South Dakota – Wyoming …………………………………………………………….16

Table 8: Number of Hospitals and Discharges in 2007 AHA Universe, Frame, and
NIS, by State ………………………………………………………………………………………………….. 17

Figure 5: Number of Hospitals Sampled, by Year …………………………………………………. 19

Figure 6: Number of NIS Discharges, Unweighted, by Year …………………………………… 20

Figure 7: Number of NIS Discharges, Weighted, by Year ………………………………………. 21

Figure 8: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, Sample, Target, and
Surplus, by Region ………………………………………………………………………………………….. 22

Figure 9: Percentage of U.S. Population in 2007 NIS States, by Region ………………….. 23

Figure 10: Number of Discharges in the 2007 NIS, by State …………………………………… 24

APPENDIX II: STATE-SPECIFIC RESTRICTIONS ………………………………………………………….. 1

APPENDIX III: DATA ELEMENTS ………………………………………………………………………………… 1

Table 1. Data Elements in the NIS Inpatient Core Files …………………………………………… 1

Table 2. Data Elements in the NIS Hospital Weights Files ……………………………………… 11

Table 3. Data Elements in the NIS Disease Severity Measures Files ………………………. 15

Table 4. Data Elements in the NIS Diagnosis and Procedure Groups Files ………………. 18

HCUP NIS (7/14/2016) iii Introduction

ENDNOTES ………………………………………………………………………………………………………………. 1

HCUP NIS (7/14/2016) 1 Introduction

HCUP NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS)
SUMMARY OF DATA USE LIMITATIONS

***** REMINDER *****

All users of the NIS must take the on-line HCUP Data Use Agreement (DUA) training
course, and read and sign a Data Use Agreement.†

Authorized users of HCUP data agree to the following restrictions:‡

 Will not use the data for any purpose other than research or aggregate statistical
reporting.

 Will not re-release any data to unauthorized users.

 Will not redistribute HCUP data by posting on any Web site or publicly-accessible
online repository.

 Will not identify or attempt to identify any individual, including by the use of vulnerability
analysis or penetration testing. Methods that could be used to identify individuals
directly or indirectly shall not be disclosed or published.

 Will not publish information that could identify individual establishments (e.g., hospitals)
and will not contact establishments.

 Will not use the data concerning individual establishments for commercial or
competitive purposes involving those establishments and will not use the data to
determine rights, benefits, or privileges of individual establishments.

 Will not use data elements from the proprietary severity adjustment software packages
(3M APR-DRGs, HSS APS-DRGs, and Truven Health Analytics Disease Staging) for
any commercial purpose or to disassemble, decompile, or otherwise reverse engineer
the proprietary software.

 Will acknowledge in reports that data from the “Healthcare Cost and Utilization Project
(HCUP),” were used, including names of the specific databases used for analysis.

 Will acknowledge that risk of individual identification of persons is increased when
observations (i.e., individual discharge records) in any given cell of tabulated data is
less than or equal to 10.

Any violation of the limitations in the Data Use Agreement is punishable under Federal law
by a fine of up to $10,000 and up to 5 years in prison. Violations may also be subject to
penalties under State statutes.

† The on-line Data Use Agreement training session and the Data Use Agreement are
available on the HCUP User Support (HCUP-US) Website at http://www.hcup-us.ahrq.gov.
‡ Specific provisions are detailed in the Data Use Agreement for Nationwide Databases.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 2 Introduction

HCUP CONTACT INFORMATION

All HCUP data users, including data purchasers and collaborators, must complete the
online HCUP Data Use Agreement (DUA) Training Tool, and read and sign the HCUP Data
Use Agreement. Proof of training completion and signed Data Use Agreements must be
submitted to the HCUP Central Distributor as described below.

The on-line DUA training course is available at: http://www.hcup-
us.ahrq.gov/tech_assist/dua.jsp

The HCUP Nationwide Data Use Agreement is available on the AHRQ-sponsored HCUP User
Support (HCUP-US) Web site at: http://www.hcup-us.ahrq.gov

HCUP Central Distributor

Data purchasers will be required to provide their DUA training completion code and will execute
their DUAs electronically as a part of the online ordering process. The DUAs and training
certificates for collaborators and others with access to HCUP data should be submitted directly
to the HCUP Central Distributor using the contact information below.

The HCUP Central Distributor can also help with questions concerning HCUP database
purchases, your current order, training certificate codes, or invoices, if your questions are not
covered in the Purchasing FAQs on the HCUP Central Distributor Web site.

Purchasing FAQs:
https://www.distributor.hcup-us.ahrq.gov/Purchasing-Frequently-Asked-Questions.aspx

Phone: (866) 290-HCUP (4287)
Email: HCUPDistributor@AHRQ.gov
Fax: 866-792-5313 (toll free in the United States)

Mailing address:
HCUP Central Distributor
Social & Scientific Systems, Inc.
8757 Georgia Ave, 12th Floor
Silver Spring, MD 20910

HCUP User Support:

Information about the content of the HCUP databases is available on the HCUP User Support
(HCUP-US) Web site (http://www.hcup-us.ahrq.gov). If you have questions about using the
HCUP databases, software tools, supplemental files, and other HCUP products, please review
the HCUP Frequently Asked Questions or contact HCUP User Support:

HCUP FAQs: http://www.hcup-us.ahrq.gov/tech_assist/faq.jsp

Phone: 866-290-HCUP (4287) (toll free)
Email: hcup@ahrq.gov

http://www.hcup-us.ahrq.gov/tech_assist/dua.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/tech_assist/dua.jsp

https://www.hcup-us.ahrq.gov/team/NationwideDUA.jsp

https://www.distributor.hcup-us.ahrq.gov/Purchasing-Frequently-Asked-Questions.aspx

mailto:HCUPDistributor@AHRQ.gov

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/tech_assist/faq.jsp

mailto:hcup@ahrq.gov

HCUP NIS (7/14/2016) 3 Introduction

WHAT’S NEW IN THE 2007
NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS)?

 The 2007 NIS contains two additional states: Maine returned and Wyoming is new.

 The following data elements describing hospital structural characteristics and
provision of outpatient services were added to the Hospital File beginning with the
2007 NIS:
 Multi-hospital system membership (HOSP_MHSMEMBER)
 Multi-hospital system cluster code (HOSP_MHSCLUSTER)
 Percentage of RNs among nurses, RNs and LPNs (HOSP_RNPCT)
 RN FTEs per 1000 adjusted patient days (HOSP_RNFTEAPD)
 LPN FTEs per 1000 adjusted inpatient days (HOSP_LPNFTEAPD)
 Nurse aides per 1000 adjusted inpatient days (HOSP_NAFTEAPD)
 Percentage of all surgeries performed in the outpatient setting

(HOSP_OPSURGPCT).

 The following data elements were added to the Core File beginning with the 2007
NIS:
 HCUP emergency department service indicator (HCUP_ED)
 Point of origin for admission or visit, UB-04 standard coding (PointOfOriginUB04)
 Point of origin for admission or visit, as received from source (PointOfOrigin_X)

 The data element indicating the urban-rural location of the patient now includes the
National Center for Health Statistics 2006 six-level classification instead of a four-
level categorization based on metropolitan service area (PL_NCHS2006 replaces
PL_CAT4).

 The data element for the disposition of patient was renamed to indicate a switch from
UB-92 standard coding to UB-04 standard coding (DISPUB04 replaces DISPUB92).

 Prior to 2007, separate data elements retained the Mental Health and Substance
Abuse Clinical Classification Software (CCS-MHSA) categories for diagnoses.
Beginning in 2007, the CCS-MHSA scheme was incorporated into the CCS system
and is included in the data elements DXCCS1-DXCCS15.

 Effective October 1, 2007 the Diagnosis Related Group (DRG) switches to version
25, Medicare severity DRGs (MS-DRG). In 2007 NIS, the data elements DRG and
MDC contain the version 24 DRG/MDC for admissions discharged prior to October 1.
For admissions discharged on or after October 1, the data elements DRG and MDC
contain the version 25 MS-DRG/MDC. The data element DRGVER numerically
identifies the DRG version used to populate the DRG and MDC data elements.

 The HCUP data element DRG24 provides the version 24 DRG value on all 2007
discharges. This DRG24 element will always be populated with the Version 24 DRG
value, regardless of the DRG version currently in use by Centers for Medicare and
Medicaid Services (CMS).

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/vars/drg/nisnote.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/vars/drgver/nisnote.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/vars/drg24/nisnote.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 4 Introduction

UNDERSTANDING THE NIS

This document, Introduction to the NIS, 2007, summarizes the content of the NIS and
describes the development of the NIS sample and weights. Cumulative information for
all previous years is included to provide a longitudinal view of the database. Highlighted
are important considerations for data analysis and references to detailed reports are
provided. In-depth documentation for the NIS is available on the HCUP User Support
(HCUP-US) Website (www.hcup-us.ahrq.gov).

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 5 Introduction

HEALTHCARE COST AND UTILIZATION PROJECT — HCUP
A FEDERAL-STATE-INDUSTRY PARTNERSHIP IN HEALTH DATA

Sponsored by the Agency for Healthcare Research and Quality

The Agency for Healthcare Research and Quality and
the staff of the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) thank you for purchasing

the HCUP Nationwide Inpatient Sample (NIS).

HCUP Nationwide Inpatient Sample (NIS)

ABSTRACT

The Nationwide Inpatient Sample (NIS) is part of the Healthcare Cost and Utilization Project
(HCUP), sponsored by the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), formerly the
Agency for Health Care Policy and Research.

The NIS is a database of hospital inpatient stays. Researchers and policy makers use the NIS
to identify, track, and analyze national trends in health care utilization, access, charges, quality,
and outcomes.

The NIS is the largest all-payer inpatient care database that is publicly available in the United
States, containing data from 5 to 8 million hospital stays from about 1,000 hospitals sampled to
approximate a 20-percent stratified sample of U.S. community hospitals. The NIS is drawn from
those States participating in HCUP and weights are provided to calculate national estimates.
See Table 1 in Appendix I for a list of the statewide data organizations participating in the NIS.
The number of sample hospitals and discharges by State and year are available in Table 2 in
Appendix I.

The NIS is available yearly, beginning with 1988, allowing analysis of trends over time.
(Analyses of time trends are recommended from 1993 forward. See the report, Using the HCUP
Nationwide Inpatient Sample to Estimate Trends, available on the HCUP User Support (HCUP-
US) Website, for details.)

The NIS is the only national hospital database with charge information on all patients,
regardless of payer, including persons covered by Medicare, Medicaid, private insurance, and
the uninsured. The NIS’ large sample size enables analyses of rare conditions, such as
congenital anomalies; uncommon treatments, such as organ transplantation; and special patient
populations, such as the uninsured.

Inpatient stay records in the NIS include clinical and resource use information typically available
from discharge abstracts. Hospital and discharge weights are provided for producing national
estimates. The NIS can be linked to hospital-level data from the American Hospital Association
(AHA) Annual Survey Database (Health Forum, LLC © 2007) and county-level data from the
Bureau of Health Professions’ Area Resource File, except in those States that do not allow the
release of hospital identifiers.

http://hcup-us.ahrq.gov/reports/2006_05_NISTrendsReport_1988-2004

http://hcup-us.ahrq.gov/reports/2006_05_NISTrendsReport_1988-2004

HCUP NIS (7/14/2016) 6 Introduction

Beginning in 1998, the NIS differs from previous NIS releases: some data elements were
dropped; some were added; for some data elements, the coding was changed; and the
sampling and weighting strategy was revised to improve the representativeness of the data.
(See the report, Changes in the NIS Sampling and Weighting Strategy for 1998, available on the
HCUP-US Website, which describes these changes.) Periodically, new data elements are
added to the NIS and some are dropped; see Appendix III for a summary of data elements and
when they are effective.

Access to the NIS is open to users who sign data use agreements. Uses are limited to research
and aggregate statistical reporting.

For more information on the NIS, please visit the AHRQ-sponsored HCUP-US Website at
http://www.hcup-us.ahrq.gov.

INTRODUCTION TO THE HCUP NATIONWIDE INPATIENT SAMPLE (NIS)

Overview of NIS Data

The Nationwide Inpatient Sample (NIS) contains all-payer data on hospital inpatient stays from
States participating in the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP). Each year of the NIS
provides information on approximately 5 million to 8 million inpatient stays from about 1,000
hospitals. All discharges from sampled hospitals are included in the NIS database.

The NIS contains clinical and resource use information included in a typical discharge abstract.
The NIS can be linked directly to hospital-level data from the American Hospital Association
(AHA) Annual Survey Database (Health Forum, LLC © 2007) and to county-level data from the
Health Resources and Services Administration Bureau of Health Professions’ Area Resource
File (ARF), except in those States that do not allow the release of hospital identifiers.

The NIS is designed to approximate a 20-percent sample of U.S. community hospitals, defined
by the AHA to be “all non-Federal, short-term, general, and other specialty hospitals, excluding
hospital units of institutions.” Included among community hospitals are specialty hospitals such
as obstetrics-gynecology, ear-nose-throat, short-term rehabilitation, orthopedic, and pediatric
institutions. Also included are public hospitals and academic medical centers. Starting in 2005,
the AHA included long term acute care facilities in the definition of community hospitals. These
facilities provide acute care services to patients who need long term hospitalization (stays of
more than 25 days). Excluded from the NIS are short-term rehabilitation hospitals (beginning
with 1998 data), long-term non-acute care hospitals, psychiatric hospitals, and
alcoholism/chemical dependency treatment facilities.

This universe of U.S. community hospitals is divided into strata using five hospital
characteristics: ownership/control, bed size, teaching status, urban/rural location, and U.S.
region.

The NIS is a stratified probability sample of hospitals in the frame, with sampling probabilities
proportional to the number of U.S. community hospitals in each stratum. The frame is limited by
the availability of inpatient data from the data sources currently participating in HCUP.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/Changes_in_NIS_Design_1998

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 7 Introduction

In order to improve the representativeness of the NIS, the sampling and weighting strategy was
modified beginning with the 1998 data. The full description of this process can be found in the
special report on Changes in NIS Sampling and Weighting Strategy for 1998. This report is
available on the AHRQ-sponsored HCUP-US Website at http://www.hcup-us.ahrq.gov. To
facilitate the production of national estimates, both hospital and discharge weights are provided,
along with information necessary to calculate the variance of estimates. Detailed information on
the design of the NIS prior to 2006 is available in the year-specific special reports on Design of
the Nationwide Inpatient Sample found on the HCUP-US Website (http://hcup-
us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp). Starting with the 2006 NIS, the information on
the design of the NIS was incorporated into this report.

NIS data sets are available yearly, beginning with 1988. See Table 3 in Appendix I for a
summary of NIS releases. Each release of the NIS includes:

 Data in fixed-width ASCII format on CD-ROM.

 Patient-level hospital discharge abstract data for 100% of discharges from a sample
of hospitals in participating States.

 5 million to 8 million inpatient records per year.

 800-1,100 hospitals per year.

 Two 10% subsamples of discharges from all NIS hospitals (only available prior to the
2005 NIS).

 Discharge-level weights to calculate national estimates for discharges.

 Hospital Weights File to produce national estimates for hospitals and to link the NIS
to data from the AHA Annual Survey Database (Health Forum, LLC © 2007)

 NIS Documentation and tools – including file specifications, programming source
code for loading ASCII data into SAS and SPSS, and value labels. Beginning in
2005, code is also provided for loading the NIS ASCII file into Stata.

NIS Data Sources, Hospitals, and Inpatient Stays

Table 4 in Appendix I contains a summary of the data sources, number of hospitals, and
number of unweighted and weighted inpatient stays in NIS data.

State-Specific Restrictions

Some data sources that contributed data to the NIS imposed restrictions on the release of
certain data elements or on the number and types of hospitals that could be included in the
database. Because of confidentiality laws, some data sources were prohibited from providing
HCUP with discharge records that indicated specific medical conditions, such as HIV/AIDS or
behavioral health. Detailed information on these State-specific restrictions is available in
Appendix II.

Contents of CD-ROM Set

The NIS is contained on two CD-ROMs that include fixed-width ASCII formatted data files and a
README.TXT file describing how to access related NIS documentation on the HCUP-US
Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov).

CD-ROM #1 contains:

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/Changes_in_NIS_Design_1998

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 8 Introduction

Inpatient Core File: This inpatient discharge-level file contains data for 100% of the
discharges from a sample of hospitals in participating States. The unit of observation is an
inpatient stay record. Refer to Table 1 in Appendix III for a list of data elements in the
Inpatient Core File. This file is available in all years of the NIS.

Hospital Weights File: This hospital-level file contains one observation for each hospital
included in the NIS and contains weights and variance estimation data elements, as well as
linkage data elements. The unit of observation is the hospital. The HCUP hospital identifier
(HOSPID) provides the linkage between the NIS Inpatient Core files and the Hospital
Weights file. A list of data elements in the Hospital Weights File is provided in Table 2 of
Appendix III. This file is available in all years of the NIS.

CD-ROM #2 contains:

Disease Severity Measures Files: These discharge-level files contain information from
four different sets of disease severity measures. Information from these severity files is to
be used in conjunction with the Inpatient Core files. The unit of observation is an inpatient
stay record. The HCUP unique record identifier (KEY) provides the linkage between the
Core files and the Disease Severity Measures files. Refer to Table 3 in Appendix III for a list
of data elements in the Severity Measures files. These files are available beginning with the
2002 NIS.

Diagnosis and Procedure Groups Files: These discharge-level files contain data
elements from AHRQ software tools designed to facilitate the use of the ICD-9-CM
diagnostic and procedure information in the HCUP databases. The unit of observation is an
inpatient stay record. The HCUP unique record identifier (KEY) provides the linkage
between the Core files and the Diagnosis and Procedure Groups files. Table 4 in Appendix
III contains a list of data elements in the Diagnosis and Procedure Groups files. These files
are available beginning with the 2005 NIS.

On the HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov), NIS purchasers can access complete
file documentation, including variable notes, file layouts, summary statistics, and related
technical reports. Similarly, purchasers can also download SAS, SPSS, and Stata load
programs. Available online documentation and supporting files are detailed in Appendix I, Table
5.

NIS Data Elements

All releases of the NIS contain two types of data: inpatient stay records and hospital information
with weights. Appendix III identifies the data elements in each NIS file:

 Table 1 for the Inpatient Core files (record = inpatient stay)
 Table 2 for the Hospital Weights files (record = hospital)
 Table 3 for the Disease Severity Measures files (record = inpatient stay)
 Table 4 for the Diagnosis and Procedure Groups files (record = inpatient stay).

Not all data elements in the NIS are uniformly coded or available across all States. The tables in
Appendix III are not complete documentation for the data. Please refer to the NIS
documentation located on the HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov) for
comprehensive information about data elements and the files.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 9 Introduction

Getting Started

The NIS data files are provided on CD-ROMs. The NIS Inpatient Core and Hospital Weights
files are on CD-ROM #1, while the Disease Severity Measures and Diagnosis and Procedure
Groups files are on CD-ROM #2. Comprehensive documentation for the NIS files is available on
the HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov).

NIS Data Files

In order to load and analyze the NIS data onto your PC, you will need 13 gigabytes of space
available. Because of the size of the files, the data are distributed as self-extracting PKZIP
compressed files. To decompress the data, you should follow these steps:

1. Create a directory for the 2007 NIS on your hard drive.

2. Copy the self-extracting data files from the NIS CD-ROMs into the new directory.

3. Unzip each file by running the corresponding *.exe file.

 Type the file name within DOS or click on the name within Windows Explorer.

 Edit the name of the “Unzip To Folder” in the WinZip Self-Extractor dialog to
select the desired destination directory for the extracted file.

 Click on the “Unzip” button.

The ASCII data files will then be uncompressed into this directory. After the files are
uncompressed, the *.exe files can be deleted.

NIS Documentation

NIS documentation files on the HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov) provide
important resources for the user. Refer to these resources to understand the structure and
content of the NIS and to aid in using the database.

 To locate the NIS documentation on HCUP-US, choose “HCUP Databases” from the

home page (http://www.hcup-us.ahrq.gov). The first section under Nationwide HCUP
Databases is specific to the NIS.

Table 5 in Appendix I details both the NIS related reports and the comprehensive NIS database
documentation available on HCUP-US.

HOW TO USE THE NIS FOR DATA ANALYSIS

This section provides a brief synopsis of special considerations when using the NIS. For more
details, refer to the comprehensive documentation on the HCUP-US Website (http://www.hcup-
us.ahrq.gov).

 If anyone other than the original purchaser uses the NIS data, be sure to have them read
and sign a Data Use Agreement, after viewing the on-line Data Use Agreement Training
Tool available on the HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov). A copy of the
signed Data Use Agreements must be sent to AHRQ. See page 2 for the mailing address.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 10 Introduction

 The NIS contains discharge-level records, not patient-level records. This means that
individual patients who are hospitalized multiple times in one year may be present in the NIS
multiple times. There is no uniform patient identifier available that allows a patient-level
analysis with the NIS. This will be especially important to remember for certain conditions for
which patients may be hospitalized multiple times in a single year.

Calculating National

Estimates

 To produce national estimates, use one of the following discharge weights to weight
discharges in the NIS Core files to the discharges from all U.S. community, non-
rehabilitation hospitals. The name of the discharge weight data element depends on the
year of data and the type of analysis. In order to produce national estimates, you MUST
use discharge weights.

NIS Year

Name of Discharge Weight on
the Core File to Use for Creating
Nationwide Estimates

Name of Discharge Weight on
the 10% Subsample Core File to
Use for Creating Nationwide
Estimates

2005

forward

 DISCWT for all analyses  The 10% Subsample Core
File was discontinued with the
2005 NIS.

2001 –

2004

 DISCWT for all analyses  DISCWT10 for all analyses

2000  DISCWT to create nationwide
estimates for all analyses
except those that involve total
charges.

 DISCWTCHARGE to create
nationwide estimates of total
charges.

 DISCWT10 to create
nationwide estimates for all
analyses, except those that
involve total charges.

 DISCWTCHARGE10 to
create nationwide estimates
of total charges.

1998-1999

 DISCWT for all analyses  DISCWT10 for all analyses

1988-1997  DISCWT_U for all analyses  D10CWT_U for all analyses

 Because the NIS is a stratified sample, proper statistical techniques must be used to
calculate standard errors and confidence intervals. For detailed instructions, refer to the
special report Calculating Nationwide Inpatient Sample Variances on the HCUP-US
Website.

 The NIS Comparison Report assesses the accuracy of NIS estimates. The updated report
for the current NIS will be posted on the HCUP-US Website (www.hcup-us.ahrq.gov) as
soon as it is completed.

 When creating national estimates, it is a good idea to check your estimates against other
data sources, if available. For example, the National Hospital Discharge Survey
(http://www.cdc.gov/nchs/products/pubs/pubd/series/ser.htm#sr13) can provide benchmarks

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/CalculatingNISVariances200106092005

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/

http://www.cdc.gov/nchs/products/pubs/pubd/series/ser.htm#sr13

HCUP NIS (7/14/2016) 11 Introduction

against which to check your national estimates for hospitalizations with more than 5,000
discharges.

 To ensure that you are using the weights appropriately and calculating estimates and
variances accurately, you can also use HCUPnet, the free online query system
(http://www.hcupnet.ahrq.gov). HCUPnet is a Web-based query tool for identifying, tracking,
analyzing, and comparing statistics on hospitals at the national, regional, and State level.
HCUPnet offers easy access to national statistics and trends and selected State statistics
about hospital stays. This tool provides step-by-step guidance, helping researchers to
quickly obtain the statistics they need. HCUPnet generates statistics using the NIS, KID, and
SID for those States that have agreed to participate. In addition, HCUPnet provides Quick
Statistics – ready-to-use tables on commonly requested information – as well as national
statistics based on the AHRQ Quality Indicators.

Why the NIS Should Not Be Used to Make State-Level Estimates

AHRQ strongly advises researchers against using the NIS to estimate State-specific statistics.
Prior to 2012, State is available as a NIS data element. However, these NIS samples were not
designed to yield a representative sample of hospitals at the State level. AHRQ recommends
that researchers employ the SID for State-level estimates.

Each NIS sample is drawn from the sampling frame consisting of discharge data submitted by
HCUP Partners-statewide data organizations that agree to participate in the NIS. Data from
non-Partner States are missing completely from the sampling frame, and data from Partner
States are sometimes incomplete because of different State reporting requirements, different
State restrictions, or other data omissions. The NIS is designed to represent hospitals and
discharges nationally, including those outside the sampling frame.

To accomplish this, within each hospital sampling stratum the NIS draws a number of hospitals
from the sampling frame required to net a total of 20 percent of hospitals nationally. The
sampling strata are defined by census region (4 regions), hospital ownership (3 categories),
urban-rural location, teaching status, and bed size (3 categories). As a result, the proportion of
NIS hospitals in a stratum that are from a given State is unlikely to equal the State’s actual
proportion of hospitals in that stratum. Consequently, the sample of NIS hospitals is unlikely to
be representative of hospitals in the State, and the NIS sample weights will not be appropriate
at the State level.

The level of this “misrepresentation” varies across the States in any given year of the NIS, which
further confounds State-to-State comparisons on the basis of State-specific estimates from the
NIS. Moreover, for a given State the level of misrepresentation changes from year to year as
States (and hospitals) enter and exit the sampling frame over time. This further confounds
State-specific trends on the basis of State-specific estimates from the NIS.

Finally, because the NIS was not designed to be representative at the State level, design-based
estimates of standard errors are not possible, which severely hampers State-level inferences.
Moreover, the NIS is composed of all discharges from a sample of hospitals (a cluster sample).
The hospital-to-hospital variation and the small number of hospitals available in the NIS for
many States make Statelevel estimates very imprecise at best and biased at worst.

http://www.hcupnet.ahrq.gov/

HCUP NIS (7/14/2016) 12 Introduction

Studying Trends

 When studying trends over time using the NIS, be aware that the sampling frame for the NIS
changes almost annually (i.e., more States have been added over time). Estimates from
earlier years of the NIS may be subject to more sampling bias than later years of the NIS. In
order to facilitate analysis of trends using multiple years of NIS data, an alternate set of NIS
discharge and hospital weights for the 1988-1997 HCUP NIS were developed. These
alternative weights were calculated in the same way as the weights for the 1998 and later
years of the NIS. The report, Using the HCUP Nationwide Inpatient Sample to Estimate
Trends includes details regarding the alternate weights and other recommendations for
trends analysis. Both the NIS trends report and the alternate weights are available on the
HCUP-US Website under Methods Series (http://www.hcup-
us.ahrq.gov/reports/methods.jsp).

 To ease the burden on researchers conducting analyses that span multiple years, NIS
trends supplemental files (NIS-Trends) are available through the HCUP Central Distributor.
The NIS-Trends annual files contain the alternate trend weights for data prior to 1997, in
addition to renamed, recoded, and new data elements consistent with the later years of the
NIS. More information on these files is available on the HCUP-US Website under NIS
database documentation
(http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdbdocumentation.jsp).

 Short-term rehabilitation hospitals are included in the 1988-1997 NIS, but are excluded from
the NIS beginning in 1998. Patients treated in short-term rehabilitation hospitals tend to
have lower mortality rates and longer lengths of stay than patients in other community
hospitals. The elimination of rehabilitation hospitals may impact trends but the effect is likely
small since only about 3% of community hospitals are short-term rehabilitation hospitals and
not all State data sources included these hospitals. The NIS-Trends weights account for this
change in NIS sampling.

Choosing Data Elements for Analysis

 For all data elements you plan to use in your analysis, first perform descriptive statistics and
examine the range of values, including the number of missing cases. Summary statistics for
the entire NIS are provided on the Summary Statistics page of the HCUP-US Website
(http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nissummstats.jsp). When you detect anomalies
(such as large numbers of missing cases), perform descriptive statistics by State for that
variable to detect if there are State-specific differences. Sometimes performing descriptive
statistics by hospital can be helpful in detecting hospital-specific data anomalies.

 Not all data elements in the NIS are provided by each State data source. These data
elements are provided on the NIS because they can be valuable for research purposes but
they should be used cautiously. For example, RACE is missing for a number of States;
thus, national estimates using RACE should be interpreted and reported with caveats.
Check the documentation and run frequencies by State to identify if a data element is not
available in one or more States.

http://hcup-us.ahrq.gov/reports/2006_05_NISTrendsReport_1988-2004

http://hcup-us.ahrq.gov/reports/2006_05_NISTrendsReport_1988-2004

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/methods.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/methods.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdbdocumentation.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nissummstats.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 13 Introduction

 Differences exist across the State data sources in the collection of information that could
not be accounted for during HCUP processing to make the data uniform. Be sure to read
State-specific notes for each data element that you use in your analysis – this information
can be found on the Description of Data Elements page on the HCUP-US Website
(http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdde.jsp).

 Data elements with “_X” suffixes contain State-specific coding (i.e., these data elements
are provided by the data sources and have not been altered in any way). For some data
elements (e.g., LOS_X and TOTCHG_X) this means that no edit checks have been applied.
For other data elements (e.g., PAY1_X), the coding is specific to each State and may not
be comparable to any other State.

Hospital-Level Data Elements

New hospital-level data elements were added to the NIS hospital file beginning in 2007. These
data elements, which are listed in Table 2 of Appendix III, are derived from the AHA Annual
Survey Database (Health Forum, LLC © 2007). While these data elements enable a greater
breadth of analysis, certain limitations apply.

 Some of the new data elements pertain to nurse staffing at hospitals, which is reported
as a total for the hospital/facility. Therefore, it is possible that some hospitals may also
have included counts from nursing homes.

 The adjusted patient days are based on inpatient days with an adjustment made for
outpatient activities, calculated as: Inpatient days * (1 + Outpatient Revenue / Inpatient
Revenue).

 Data for hospitals that do not complete the AHA Annual Survey are missing from the
new data elements.

A detailed description of the data elements is available on HCUP-US. Note that some HCUP
states do not allow the release of this information.

Constructing Patient Population Characteristics

 Summary variables that provide insight into the patient population can be constructed at the
hospital level using HOSPID and the variables already present in the NIS. Suggested
summary variables include:

 Percentage of Hispanic discharges

 Percentage of black discharges

 Percentage of non-white discharges

 Percentage of pediatric discharges

 Percentage of discharges for adults age 65 and older

 Percentage of discharges with an expected primary payer of
Medicare

 Percentage of discharges with an expected primary payer of
Medicaid

 Percentage of discharges with an expected primary payer of private
insurance

 Percentage of uninsured discharges (expected primary payer of
self-pay and no charge)

 Percentage of discharges with no comorbidities

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdde.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 14 Introduction

 Percentage of discharges with one or two comorbidities

 Percentage of discharges with three or more comorbidities

ICD-9-CM Diagnosis and Procedure Codes

 ICD-9-CM diagnosis and procedure codes provide valuable insights into the reasons for
hospitalization and what procedures patients receive, but these codes need to be carefully
used and interpreted. ICD-9-CM codes change every October as new codes are introduced
and some codes are retired. See the Conversion Table at
http://www.cdc.gov/nchs/datawh/ftpserv/ftpicd9/ftpicd9.htm which shows ICD-9-CM code
changes over time. It is critical to check all ICD-9-CM code used for analysis to ensure
the codes are in effect during the time period studied.

 Although the NIS contains up to 15 diagnoses and 15 procedures, the number of diagnoses
and procedures varies by State. Some States provide as many as 60 diagnoses and 32
procedures, while other States provide as few as 10 diagnoses and 6 procedures. Because
very few cases have more than 15 diagnoses or procedures, the diagnosis and procedure
vectors were truncated to save space in the NIS data files. Two variables are provided
which tell you exactly how many diagnoses and procedures were on the original records
(NDX and NPR).

 The collection and reporting of external cause of injury (E codes) varies greatly across
States. Some States have laws or mandates for the collection of E codes; others do not.
Some States do not require hospitals to report E codes in the range E870-E879 –
“misadventures to patients during surgical and medical care” – which means that these
occurrences will be underreported. Be sure to read the State-specific notes on diagnoses for
more details; this information can be found on the Description of Data Elements page on the
HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdde.jsp).

Missing Values

Missing data values can compromise the quality of estimates. If the outcome for discharges with
missing values is different from the outcome for discharges with valid values, then sample
estimates for that outcome will be biased and inaccurately represent the discharge population.
There are several techniques available to help overcome this bias. One strategy is to use
imputation to replace missing values with acceptable values. Another strategy is to use sample
weight adjustments to compensate for missing values.1 Descriptions of such data preparation
and adjustment are outside the scope of this report; however, it is recommended that
researchers evaluate and adjust for missing data, if necessary.

http://www.cdc.gov/nchs/datawh/ftpserv/ftpicd9/ftpicd9.htm

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisdde.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 15 Introduction

On the other hand, if the cases with and without missing values are assumed to be similar with
respect to their outcomes, no adjustment may be necessary for estimates of means and rates.
This is because the non-missing cases would be representative of the missing cases. However,
some adjustment may still be necessary for the estimates of totals. Sums of data elements
(such as aggregate charges) containing missing values would be incomplete because cases
with missing values would be omitted from the calculations.

Variance Calculations

It may be important for researchers to calculate a measure of precision for some estimates
based on the NIS sample data. Variance estimates must take into account both the sampling
design and the form of the statistic. The sampling design consisted of a stratified, single-stage
cluster sample. A stratified random sample of hospitals (clusters) was drawn and then all
discharges were included from each selected hospital. To accurately calculate variances
from the NIS, you must use appropriate statistical software and techniques. For details,
see the special report, Calculating Nationwide Inpatient Sample Variances. This report is
available on the HCUP-US Website at
http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp.

If hospitals inside the frame are similar to hospitals outside the frame, the sample hospitals can
be treated as if they were randomly selected from the entire universe of hospitals within each
stratum. Standard formulas for a stratified, single-stage cluster sample without replacement
could be used to calculate statistics and their variances in most applications.

A multitude of statistics can be estimated from the NIS data. Several computer programs are
listed below that calculate statistics and their variances from sample survey data. Some of these
programs use general methods of variance calculations (e.g., the jackknife and balanced half-
sample replications) that take into account the sampling design. However, it may be desirable to
calculate variances using formulas specifically developed for some statistics.

These variance calculations are based on finite-sample theory, which is an appropriate method
for obtaining cross-sectional, nationwide estimates of outcomes. According to finite-sample
theory, the intent of the estimation process is to obtain estimates that are precise
representations of the nationwide population at a specific point in time. In the context of the NIS,
any estimates that attempt to accurately describe characteristics and interrelationships among
hospitals and discharges during a specific year should be governed by finite-sample theory.
Examples of this would be estimates of expenditure and utilization patterns or hospital market
factors.

Alternatively, in the study of hypothetical population outcomes not limited to a specific point in
time, the concept of a “superpopulation” may be useful. Analysts may be less interested in
specific characteristics from the finite population (and time period) from which the sample was
drawn than they are in hypothetical characteristics of a conceptual “superpopulation” from which
any particular finite population in a given year might have been drawn. According to this
superpopulation model, the nationwide population in a given year is only a snapshot in time of
the possible interrelationships among hospital, market, and discharge characteristics. In a given
year, all possible interactions between such characteristics may not have been observed, but
analysts may wish to predict or simulate interrelationships that may occur in the future.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/CalculatingNISVariances200106092005

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 16 Introduction

Under the finite-population model, the variances of estimates approach zero as the sampling
fraction approaches one. This is the case because the population is defined at that point in time,
and because the estimate is for a characteristic as it existed when sampled. This is in contrast
to the superpopulation model, which adopts a stochastic viewpoint rather than a deterministic
viewpoint. That is, the nationwide population in a particular year is viewed as a random sample
of some underlying superpopulation over time. Different methods are used for calculating
variances under the two sample theories. The choice of an appropriate method for calculating
variances for nationwide estimates depends on the type of measure and the intent of the
estimation process.

Computer Software for Variance Calculations

The hospital weights are useful for producing hospital-level statistics for analyses that use the
hospital as the unit of analysis, while the discharge weights are useful for producing discharge-
level statistics for analyses that use the discharge as the unit of analysis. The discharge weights
may be used to estimate nationwide population statistics.

In most cases, computer programs are readily available to perform these calculations. Several
statistical programming packages allow weighted analyses.2 For example, nearly all SAS
procedures incorporate weights. In addition, several statistical analysis programs have been
developed to specifically calculate statistics and their standard errors from survey data. Version
eight or later of SAS contains procedures (PROC SURVEYMEANS and PROC SURVEYREG)
for calculating statistics based on specific sampling designs. STATA and SUDAAN are two
other common statistical software packages that perform calculations for numerous statistics
arising from the stratified, single-stage cluster sampling design. Examples of the use of SAS,
SUDAAN, and STATA to calculate NIS variances are presented in the special report,
Calculating Nationwide Inpatient Sample Variances. This report is available on the HCUP-US
Website at http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp. For an excellent
review of programs to calculate statistics from survey data, visit the following Website:
http://www.hcp.med.harvard.edu/statistics/survey-soft/.

The NIS database includes a Hospital Weights file with variables required by these programs to
calculate finite population statistics. The file includes hospital identifiers (Primary Sampling Units
or PSUs), stratification variables, and stratum-specific totals for the numbers of discharges and
hospitals so that finite-population corrections can be applied to variance estimates.

In addition to these subroutines, standard errors can be estimated by validation and cross-
validation techniques. Given that a very large number of observations will be available for most
analyses, it may be feasible to set aside a part of the data for validation purposes. Standard
errors and confidence intervals can then be calculated from the validation data.

If the analytic file is too small to set aside a large validation sample, cross-validation techniques
may be used. For example, ten-fold cross-validation would split the data into ten subsets of
equal size. The estimation would take place in ten iterations. In each iteration, the outcome of
interest is predicted for one-tenth of the observations by an estimate based on a model fit to the
other nine-tenths of the observations. Unbiased estimates of error variance are then obtained by
comparing the actual values to the predicted values obtained in this manner.

Finally, it should be noted that a large array of hospital-level variables are available for the entire
universe of hospitals, including those outside the sampling frame. For instance, the variables
from the AHA surveys and from the Medicare Cost Reports are available for nearly all hospitals

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/CalculatingNISVariances200106092005

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://www.hcp.med.harvard.edu/statistics/survey-soft/

HCUP NIS (7/14/2016) 17 Introduction

in the U.S., although hospital identifiers are suppressed in the NIS for a number of States. For
these States it will not be possible to link to outside hospital-level data sources. To the extent
that hospital-level outcomes correlate with these variables, they may be used to sharpen
regional and nationwide estimates.

As a simple example, the number of Cesarean sections performed in each hospital would be
correlated with their total number of deliveries. The figure for Cesarean sections must be
obtained from discharge data, but the number of deliveries is available from AHA data. Thus, if
a regression model can be fit predicting this procedure from deliveries based on the NIS data,
that regression model can then be used to obtain hospital-specific estimates of the number of
Cesarean sections for all hospitals in the AHA universe.

Longitudinal Analyses

Hospitals that continue in the NIS for multiple consecutive years are a subset of the hospitals in
the NIS for any one of those years. Consequently, longitudinal analyses of hospital-level
outcomes may be biased, if they are based on any subset of NIS hospitals limited to continuous
NIS membership. In particular, such subsets would tend to contain fewer hospitals that opened,
closed, split, merged, or changed strata. Further, the sample weights were developed as
annual, cross-sectional weights, rather than longitudinal weights. Therefore, different weights
might be required, depending on the statistical methods employed by the analyst.

One approach to consider in hospital-level longitudinal analyses is to use repeated-measure
models that allow hospitals to have missing values for some years. However, the data are not
actually missing for some hospitals, such as those that closed during the study period. In any
case, the analyses may be more efficient (e.g., produce more precise estimates) if they account
for the potential correlation between repeated measures on the same hospital over time, yet
incorporate data from all hospitals in the sample during the study period.

Discharge

Subsamples

Prior to the 2005 NIS, two non-overlapping 10% subsamples of NIS discharges were provided
each year for analytic purposes. Beginning with the 2005 NIS, 10% subsamples are no longer
provided on the NIS CD-ROMs. However, users may still draw their own subsamples, if desired.
One use of 10% subsamples would be to validate models and obtain unbiased estimates of
standard errors. That is, one subsample may be used to estimate statistical models, while the
other subsample may be used to test the fit of those models on new data. This is a very
important analytical step, particularly in exploratory studies, where one runs the risk of fitting
noise in the data.

HCUP NIS (7/14/2016) 18 Introduction

It is well known that the percentage of variance explained by a regression, R2, is generally
overestimated by the data used to fit a model. The regression model could be estimated from
the first subsample and then applied to the second subsample. The squared correlation
between the actual and predicted value in the second subsample is an unbiased estimate of the
model’s true explanatory power when applied to new data.

SAMPLING OF HOSPITALS

Sampling of Hospitals Included in the NIS

The NIS Hospital Universe

The hospital universe is defined as all hospitals located in the U.S. that are open during any part
of the calendar year and designated as community hospitals in the AHA Annual Survey
Database (Health Forum, LLC © 2007). The AHA defines community hospitals as follows: “All
non-Federal, short-term, general, and other specialty hospitals, excluding hospital units of
institutions.” Starting in 2005, the AHA included long term acute care facilities in the definition
of community hospitals. These facilities provide acute care services to patients who need long
term hospitalization (stays of more than 25 days). Consequently, Veterans Hospitals and other
Federal facilities (Department of Defense and Indian Health Service) are excluded. Beginning
with the 1998 NIS, we excluded short-term rehabilitation hospitals from the universe because
the type of care provided and the characteristics of the discharges from these facilities were
markedly different from other short-term hospitals. Figure 1 in Appendix I displays the number of
universe hospitals for each year based on the AHA Annual Survey Database (Health Forum,
LLC © 2007).

For more information on how hospitals in the data set were mapped to hospitals as defined by
the AHA, refer to the special report, HCUP Hospital Identifiers. For a list of all data sources,
refer to Table 1 in Appendix I. Detailed information on the design of the NIS prior to 2006 is
available in the year-specific special reports on Design of the Nationwide Inpatient Sample
found on the HCUP-US Website. Starting with the 2006 NIS, the design information was
incorporated into this report.

Hospital Merges, Splits, and Closures

All U.S. hospital entities designated as community hospitals in the AHA hospital file, except
short-term rehabilitation hospitals, were included in the hospital universe. Therefore, when two
or more community hospitals merged to create a new community hospital, the original hospitals
and the newly-formed hospital were all considered separate hospital entities in the universe
during the year they merged. Similarly, if a community hospital split, the original hospital and all
newly-created community hospitals were treated as separate entities in the universe during the
year this occurred. Finally, community hospitals that closed during a given year were included in
the hospital universe, as long as they were in operation during some part of the calendar year.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 19 Introduction

Stratification Variables

Given the increase in the number of contributing States, the NIS team evaluated and revised the
sampling and weighting strategy for 1998 and subsequent data years, in order to best represent
the U.S. This included changes to the definitions of the strata variables, the exclusion of
rehabilitation hospitals from the NIS hospital universe, and a change to the calculation of
hospital universe discharges for the weights. A full description of this process can be found in
the special report on Changes in NIS Sampling and Weighting Strategy for 1998. This report is
available on the HCUP-US Website at
http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp. (A description of the sampling
procedures and definitions of strata variables used from 1988 through 1997 can be found in the
special report: Design of the HCUP Nationwide Inpatient Sample, 1997. This report is also
available on the HCUP-US Website.)

The NIS sampling strata were defined based on five hospital characteristics contained in the
AHA hospital files. Beginning with the 1998 NIS, the stratification variables were defined as
follows:

1. Geographic Region – Northeast, Midwest, West, and South. This is an important
stratification variable because practice patterns have been shown to vary substantially
by region. For example, lengths of stay tend to be longer in East Coast hospitals than in
West Coast hospitals. Figure 2 highlights the NIS States by region, and Table 6 lists the
States that comprise each region. Both can be found in Appendix I.

2. Control – government non-Federal (public), private not-for-profit (voluntary), and private

investor-owned (proprietary). Depending on their control, hospitals tend to have different
missions and different responses to government regulations and policies. When there
were enough hospitals of each type to allow it, we stratified hospitals as public,
voluntary, and proprietary. We used this stratification for Southern rural, Southern urban
non-teaching, and Western urban non-teaching hospitals. For smaller strata – the
Midwestern rural and Western rural hospitals – we used a collapsed stratification of
public versus private, with the voluntary and proprietary hospitals combined to form a
single “private” category. For all other combinations of region, location, and teaching
status, no stratification based on control was advisable, given the number of hospitals in
these cells.

3. Location – urban or rural. Government payment policies often differ according to this

designation. Also, rural hospitals are generally smaller and offer fewer services than
urban hospitals. Beginning with the 2004 NIS, we changed the classification of urban or
rural hospital location for the sampling strata to use the newer Core Based Statistical
Area (CBSA) codes, rather than the older Metropolitan Statistical Area (MSA) codes.
The CBSA groups are based on 2000 Census data, whereas the MSA groups were
based on 1990 Census data. Also, the criteria for classifying the counties differ. For
more information on the difference between CBSAs and MSAs, refer to the U.S. Census
Bureau Website (http://www.census.gov/population/www/estimates/metroarea.html).

Previously, we classified hospitals in a MSA as urban hospitals, while we classified
hospitals outside a MSA as rural hospitals. Beginning with the 2004 NIS, we categorized
hospitals with a CBSA type of Metropolitan or Division as urban, while we designated
hospitals with a CBSA type of Micropolitan or Rural as rural. This change contributed to
a slight decline in the number of hospitals that were classified as rural and a

http://hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/Changes_in_NIS_Design_1998

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/NIS_1997_Design_Report

http://www.census.gov/population/www/estimates/metroarea.html

HCUP NIS (7/14/2016) 20 Introduction

corresponding increase in the number of hospitals categorized as urban. For the

2003

NIS, 44.9% of hospitals in the AHA universe were classified as rural hospitals; for 2004,
only 41.3% of AHA universe hospitals were classified as rural.

4. Teaching Status – teaching or non-teaching. The missions of teaching hospitals differ

from non-teaching hospitals. In addition, financial considerations differ between these
two hospital groups. Currently, the Medicare Diagnosis Related Group (DRG) payments
are uniformly higher to teaching hospitals. Prior to the 1998 NIS, we considered a
hospital to be a teaching hospital if it had any residents or interns and met one of the
following two criteria:

 Residency training approval by the Accreditation Council for Graduate Medical
Education (ACGME)

 Membership in the Council of Teaching Hospitals (COTH).

Beginning with the 1998 NIS, we considered a hospital to be a teaching hospital if it met
any one of the following three criteria:

 Residency training approval by the Accreditation Council for Graduate Medical
Education (ACGME)

 Membership in the Council of Teaching Hospitals (COTH)

 A ratio of full-time equivalent interns and residents to beds of .25 or higher.3

5. Bed Size – small, medium, and large. Bed size categories were based on the number of

hospital beds and were specific to the hospital’s region, location, and teaching status, as
shown in Table 7 in Appendix I. We chose the bed size cutoff points so that
approximately one-third of the hospitals in a given region, location, and teaching status
combination would fall within each bed size category (small, medium, or large). We used
different cutoff points for rural, urban non-teaching, and urban teaching hospitals
because hospitals in those categories tend to be small, medium, and large, respectively.
For example, a medium-sized teaching hospital would be considered a rather large rural
hospital. Further, the size distribution is different among regions for each of the
urban/teaching categories. For example, teaching hospitals tend to be smaller in the
West than they are in the South. Using differing cutoff points in this manner avoids strata
containing small numbers of hospitals.

We did not split rural hospitals according to teaching status, because rural teaching
hospitals were rare. For example, in 2007, rural teaching hospitals comprised less than
2% of the total hospital universe. We defined the bed size categories within location and
teaching status because they would otherwise have been redundant. Rural hospitals
tend to be small; urban non-teaching hospitals tend to be medium-sized; and urban
teaching hospitals tend to be large. Yet it was important to recognize gradations of size
within these types of hospitals. For example, in serving rural discharges, the role of
“large” rural hospitals (particularly rural referral centers) often differs from the role of
“small” rural hospitals.

To further ensure geographic representativeness, implicit stratification variables included
State and three-digit ZIP Code (the first three digits of the hospital’s five-digit ZIP Code).
The hospitals were sorted according to these variables prior to systematic random
sampling. Detailed information on the design of the NIS prior to 2006 is available in the

HCUP NIS (7/14/2016) 21 Introduction

year-specific special reports on Design of the Nationwide Inpatient Sample found on the
HCUP-US Website. Starting with the 2006 NIS, the design information was incorporated
into this report.

Hospital Sampling Frame

The universe of hospitals was established as all community hospitals located in the U.S. with
the exception, beginning in 1998, of short-term rehabilitation hospitals. However, some hospitals
do not supply data to HCUP. Therefore, we constructed the NIS sampling frame from the subset
of universe hospitals that released their discharge data to AHRQ for research use. The number
of State Partners contributing data to the NIS has expanded over the years, as shown in Table 2
of Appendix I. As a result, the number of hospitals included in the NIS sampling frame has also
increased over the years, as depicted in Figure 3, also in Appendix I.

The list of the entire frame of hospitals was composed of all AHA community hospitals in each
of the frame States that could be matched to the discharge data provided to HCUP. If an AHA
community hospital could not be matched to the discharge data provided by the data source, it
was eliminated from the sampling frame (but not from the target universe).

Figure 4 in Appendix I illustrates the number of hospitals in the universe, frame, and sample and
the percentage of universe hospitals in the frame for each State in the sampling frame for 2007.
In most cases, the difference between the universe and the frame represents the difference in
the number of community, non-rehabilitation hospitals in the 2007 AHA Annual Survey
Database (Health Forum, LLC © 2007) and the hospitals for which data were supplied to HCUP
that could be matched to the AHA data.

The largest discrepancy between HCUP data and AHA data is in Texas. As is evident in Figure
4 (Appendix I). Certain Texas State-licensed hospitals are exempt from statutory reporting
requirements. Exempt hospitals include:

The Texas statute that exempts rural providers from the requirement to submit data defines a
hospital as a rural provider if it:

(I) Is located in a county that:

(A) Has a population estimated by the United States Bureau of the Census to be not
more than 35,000 as of July 1 of the most recent year for which county population
estimates have been published; or

(B) Has a population of more than 35,000, but does not have more than 100 licensed
hospital beds and is not located in an area that is delineated as an urbanized area by
the United States Bureau of the Census; and

(II) Is not a State-owned hospital or a hospital that is managed or directly or indirectly owned
by an individual, association, partnership, corporation, or other legal entity that owns or
manages one or more other hospitals.

These exemptions apply primarily to smaller rural public hospitals and, as a result, these

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 22 Introduction

facilities are less likely to be included in the sampling frame than other Texas hospitals. While
the number of hospitals omitted appears sizable, those available for the NIS include more than
93% of inpatient discharges from Texas universe hospitals because excluded hospitals tended
to have relatively few discharges.

Refer to Table 8 of Appendix I for a full list of the number of hospitals, and discharges included
in the 2007 AHA universe, frame, and NIS by State. Fewer hospitals may be in a State’s frame
than in the universe because data is not always received from every hospital and hospitals are
sometimes excluded because of State requirements.

Hospital Sample Design

Design Considerations

The NIS is a stratified probability sample of hospitals in the frame, with sampling probabilities
calculated to select 20% of the universe of U.S. community, non-rehabilitation hospitals
contained in each stratum. This sample size was determined by AHRQ based on their
experience with similar research databases. The overall design objective was to select a sample
of hospitals that accurately represents the target universe, which includes hospitals outside the
frame (i.e., having zero probability of selection). Moreover, this sample was to be geographically
dispersed, yet drawn only from data supplied by HCUP Partners.

It should be possible, for example, to estimate DRG-specific average lengths of stay across all
U.S. hospitals using weighted average lengths of stay, based on averages or regression
coefficients calculated from the NIS. Ideally, relationships among outcomes and their correlates
estimated from the NIS should accurately represent all U.S. hospitals. It is advisable to verify
your estimates against other data sources, if available, because not all States contribute data to
the NIS. Table 2 in Appendix I lists the number of NIS States, hospitals, and discharges by year.
For example, the National Hospital Discharge Survey
(http://www.cdc.gov/nchs/about/major/hdasd/nhds.htm) can provide benchmarks against which
to check your national estimates for hospitalizations with more than 5,000 cases.

The NIS Comparison Report assesses the accuracy of NIS estimates by providing a
comparison of the NIS with other data sources. The most recent report is available on the
HCUP-US Website (http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp).

The NIS team considered alternative stratified sampling allocation schemes. However,
allocation proportional to the number of hospitals was preferred for several reasons:

 AHRQ researchers wanted a simple, easily understood sampling methodology. The
concept that the NIS sample could represent a “miniaturization” of the hospital universe
was appealing. There were, however, obvious geographic limitations imposed by data
availability.

 AHRQ statisticians considered other optimal allocation schemes, including sampling
hospitals with probabilities proportional to size (number of discharges). They ultimately
concluded that sampling with probability proportional to the number of hospitals was
preferable. While this approach was admittedly less efficient, the extremely large sample
sizes yield reliable estimates. Furthermore, because the data are to be used for

http://www.cdc.gov/nchs/about/major/hdasd/nhds.htm

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 23 Introduction

purposes other than producing nationwide estimates, (e.g., regression modeling), it is
critical that all hospital types, including small hospitals, are adequately represented.

Overview of the Sampling Procedure

To further ensure accurate geographic representation, we implicitly stratified the hospitals by
State and three-digit ZIP Code (the first three digits of the hospital’s five-digit ZIP Code). This
was accomplished by sorting by three-digit ZIP Code within each stratum prior to drawing a
systematic random sample of hospitals.

After stratifying the universe of hospitals, we sorted hospitals by stratum, the three-digit ZIP
Code within each stratum, and by a random number within each three-digit ZIP Code. These
sorts ensured further geographic generalizability of hospitals within the frame States, as well as
random ordering of hospitals within three-digit ZIP Codes. Generally, three-digit ZIP Codes that
are proximal in value are geographically near one another within a State. Furthermore, the U.S.
Postal Service locates regional mail distribution centers at the three-digit level. Thus, the
boundaries tend to be a compromise between geographic size and population size.

We then drew a systematic random sample of up to 20% of the total number of U.S. hospitals
within each stratum. If too few frame hospitals appeared in a cell, we selected all frame
hospitals for the NIS, subject to sampling restrictions specified by States. To simplify variance
calculations, we drew at least two hospitals from each stratum. If fewer than two frame hospitals
were available in a stratum, we merged it with an “adjacent” cell containing hospitals with similar
characteristics.

Subsamples

Prior to the 2005 NIS, we drew two non-overlapping 10% subsamples of discharges from the
NIS file for each year. The subsamples were selected by drawing every tenth discharge, starting
with two different starting points (randomly selected between 1 and 10). Having a different
starting point for each of the two subsamples guaranteed that they would not overlap.
Discharges were sampled so that 10% of each hospital’s discharges in each quarter were
selected for each of the subsamples. The two samples could be combined to form a single,
generalizable 20% subsample of discharges. Beginning with the 2005 NIS, 10% subsamples
are no longer provided on the NIS CD-ROMs. However, users may still draw their own
subsamples, if desired.

Change to Hospital Sampling Procedure Beginning with the 1998 NIS

Beginning with the 1998 NIS sampling procedures, all frame hospitals within a stratum have an
equal probability of selection for the sample, regardless of whether they appeared in prior NIS
samples. This deviates from the procedure used for earlier samples, which maximized the
longitudinal component of the NIS series.

Further description of the sampling procedures for earlier releases of the NIS can be found in
the special report: Design of the HCUP Nationwide Inpatient Sample, 1997. This report is
available on the HCUP-US Website at
http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp. For a description of the
development of the new sample design for 1998 and subsequent data years, see the special
report: Changes in NIS Sampling and Weighting Strategy for 1998. This report is available on
the HCUP-US Website.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/NIS_1997_Design_Report

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/Changes_in_NIS_Design_1998

HCUP NIS (7/14/2016) 24 Introduction

Zero-Weight Hospitals

Beginning with the 1993 NIS, the NIS samples no longer contain zero-weight hospitals. For a
description of zero-weight hospitals in the 1988-1992 samples, refer to the special report:
Design of the HCUP Nationwide Inpatient Sample, Release 1. This report is available on the
HCUP-US Website at http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp.

Final Hospital Sample

In Appendix I, we present three figures describing the final hospital sample. Figure 5 depicts the
numbers of hospitals sampled each year, while Figure 6 presents the numbers of discharges in
each year of the NIS. For the 1988-1992 NIS, zero-weight hospitals were maintained to provide
a longitudinal sample. Therefore, two figures exist for each of these years: one number for the
regular NIS sample and another number for the total sample.

Figure 7 displays the weighted number of discharges sampled each year. Note that this number
decreased from 35,408,207 in 1997 to 34,874,001 in 1998, a difference of 534,206 (1.5%). This
slight decline is associated with two changes to the 1998 NIS design: the exclusion of
community, rehabilitation hospitals from the hospital universe, and a change to the calculation of
hospital universe discharges for the weights. Prior to 1998, we calculated discharges as the
sum of total facility admissions (AHA data element ADMTOT), which includes long-term care
admissions, plus births (AHA data element BIRTHS) reported for each U.S. community hospital
in the AHA Annual Survey Database (Health Forum, LLC © 2007).

Beginning in 1998, we calculate discharges as the sum of hospital admissions (AHA data
element ADMH) plus births for each U.S. community, non-rehabilitation hospital. This number is
more consistent with the number of discharges we receive from the State data sources. We also
substitute total facility admissions, if the number of hospital admissions is missing. Without
these changes, the weighted number of discharges for 1998 would have been 35,622,743. The
exclusion of community, rehabilitation hospitals reduced the number of universe hospitals by
177 and the number of weighted discharges by 214,490. The change in the calculation of
discharges reduced the weighted number of discharges by 534,252.

Figure 8 presents a summary of the 2007 NIS hospital sample by geographic region and the
number of:

 Universe hospitals (Universe)

 Frame hospitals (Frame)

 Sampled hospitals (Sample)

 Target hospitals (Target = 20% of the universe)

 Surplus hospitals (Surplus = Sample – Target).

Figure 9 summarizes the estimated U.S. population by geographic region. For each region, the
figure reveals:

 The estimated U.S. population

 The estimated population of States in the 2007 NIS

 The percentage of estimated U.S. population included in NIS States.

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/reports/TS_5

http://www.hcup-us.ahrq.gov/db/nation/nis/nisrelatedreports.jsp

HCUP NIS (7/14/2016) 25 Introduction

Figure 10 depicts the number of discharges in the 2007 sample for each State.

Special consideration was needed to handle the Massachusetts data in the 2006 and the 2007
NIS. Fourth quarter data from sampled hospitals in Massachusetts were unavailable for
inclusion in the 2006 and the 2007 NIS. To account for the missing quarter of data, we sampled
one fourth of the Massachusetts NIS discharges from the first three quarters and modified the
records to represent the fourth quarter. To ensure a representative sample, we sorted the
Massachusetts NIS discharges by hospital, discharge quarter, Clinical Classifications Software
(CCS) diagnosis group for the principal diagnosis, gender, age, and a random number before
selecting every fourth record. The following describes the adjustments made to the selected
Massachusetts NIS records:

1. We relabeled the discharge quarter (DQTR) to four and saved the original discharge
quarter in a new data element (DQTR_X).

2. We adjusted the admission month (AMONTH) by the number of months corresponding
to the change in the discharge quarter.

3. We adjusted the total charges (TOTCHG and TOTCHG_X) using quarter-specific
adjustment factors calculated as the mean total charges in the fourth quarter for all
Northeastern NIS States (excluding Massachusetts) divided by the mean total charges in
the first, second, or third quarter for all Northeastern NIS States (excluding
Massachusetts).

We then adjusted the discharge weights for the Massachusetts records to appropriately account
for the shifting of quarter one through three discharges to quarter four.

SAMPLE WEIGHTS

To obtain nationwide estimates, we developed discharge weights using the AHA universe as the
standard. These were developed separately for hospital- and discharge-level analyses.
Hospital-level weights were developed to extrapolate NIS sample hospitals to the hospital
universe. Similarly, discharge-level weights were developed to extrapolate NIS sample
discharges to the discharge universe.

Hospital Weights

Hospital weights to the universe were calculated by post-stratification. For each year, hospitals
were stratified on the same variables that were used for sampling: geographic region,
urban/rural location, teaching status, bed size, and control. The strata that were collapsed for
sampling were also collapsed for sample weight calculations. Within each stratum s, each NIS
sample hospital’s universe weight was calculated as:

Ws(universe) = Ns(universe) ÷ Ns(sample)

where Ws(universe) was the hospital universe weight, and Ns(universe) and Ns(sample) were
the number of community hospitals within stratum s in the universe and sample, respectively.
Thus, each hospital’s universe weight (HOSPWT) is equal to the number of universe hospitals it
represents during that year. Because 20% of the hospitals in each stratum were sampled when
possible, the hospital weights are usually near five.

HCUP NIS (7/14/2016) 26 Introduction

Discharge Weights

The calculations for discharge-level sampling weights were similar to the calculations for
hospital-level sampling weights. The discharge weights are usually constant for all discharges
within a stratum. The only exceptions are for strata with sample hospitals that, according to the
AHA files, were open for the entire year but contributed less than a full year of data to the NIS.
For those hospitals, we adjusted the number of observed discharges by a factor of 4 ÷ Q, where
Q was the number of calendar quarters for which the hospital contributed discharges to the NIS.
For example, when a sample hospital contributed only two quarters of discharge data to the
NIS, the adjusted number of discharges was double the observed number. This adjustment was
performed only for weighting purposes. The NIS data set includes only the actual (unadjusted)
number of observed discharges.

With that minor adjustment, each discharge weight is essentially equal to the number of AHA
universe discharges that each sampled discharge represents in its stratum. This calculation was
possible because the number of total discharges was available for every hospital in the universe
from the AHA files. Each universe hospital’s AHA discharge total was calculated as the sum of
newborns and hospital discharges.

Discharge weights to the universe were calculated by post-stratification. Hospitals were
stratified just as they were for universe hospital weight calculations. Within stratum s, for
hospital i, each NIS sample discharge’s universe weight was calculated as:

DWis(universe) = [DNs(universe) ÷ ADNs(sample)] * (4 ÷ Qi)

where DWis(universe) was the discharge weight; DNs(universe) represented the number of
discharges from community hospitals in the universe within stratum s; ADNs(sample) was the
number of adjusted discharges from sample hospitals selected for the NIS; and Qi represented
the number of quarters of discharge data contributed by hospital i to the NIS (usually Qi = 4).
Thus, each discharge’s weight (DISCWT) is equal to the number of universe discharges it
represents in stratum s during that year. Because all discharges from 20% of the hospitals in
each stratum were sampled when possible, the discharge weights are usually near five.

HCUP NIS (7/14/2016) I-1 Appendix I
Tables and Figures

Appendix I: Tables and Figures

Table 1: 2007 Data Sources

State Data Organization

AR Arkansas Department of Health

AZ Arizona Department of Health Services

CA Office of Statewide Health Planning & Development

CO Colorado Hospital Association

CT Connecticut Hospital Association

FL Florida Agency for Health Care Administration

GA Georgia Hospital Association

HI Hawaii Health Information Corporation

IA Iowa Hospital Association

IL Illinois Department of Public Health

IN Indiana Hospital Association

KS Kansas Hospital Association

KY Kentucky Cabinet for Health and Family Services

MA Division of Health Care Finance and Policy

MD Health Services Cost Review Commission

ME Maine Health Data Organization

MI Michigan Health & Hospital Association

MN Minnesota Hospital Association

MO Hospital Industry Data Institute

NC North Carolina Department of Health and Human Services

NE Nebraska Hospital Association

NH New Hampshire Department of Health & Human Services

NJ New Jersey Department of Health & Senior Services

HCUP NIS (7/14/2016) I-2 Appendix I
Tables and Figures

State Data Organization

NV Nevada Department of Health and Human Services

NY New York State Department of Health

OH Ohio Hospital Association

OK Oklahoma State Department of Health

OR Oregon Association of Hospitals and Health Systems

RI Rhode Island Department of Health

SC South Carolina State Budget & Control Board

SD South Dakota Association of Healthcare Organizations

TN Tennessee Hospital Association

TX Texas Department of State Health Services

UT Utah Department of Health

VT Vermont Association of Hospitals and Health Systems

VA Virginia Health Information

WA Washington State Department of Health

WI Wisconsin Department of Health Services

WV West Virginia Health Care Authority

WY Wyoming Hospital Association

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HCUP NIS (7/14/2016) I-3 Appendix I
Tables and Figures

Table 2: Number of NIS States, Hospitals, and Discharges, by Year

Calendar
Year States in the Frame

Number of
States

Sample
Hospitals

Sample

Discharges

1988 California, Colorado, Florida, Iowa,
Illinois, Massachusetts, New Jersey,
and Washington

8 758 5,265,756

1989 Added Arizona, Pennsylvania, and
Wisconsin

11 875 6,110,064

1990 No new additions 11 861 6,268,515

1991 No new additions 11 847 6,156,188

1992 No new additions 11 838 6,195,744

1993 Added Connecticut, Kansas, Maryland,
New York, Oregon, and South Carolina

17 913 6,538,976

1994 No new additions 17 904 6,385,011

1995 Added Missouri and Tennessee 19 938 6,714,935

1996 No new additions 19 906 6,542,069

1997 Added Georgia, Hawaii, and Utah 22 1012 7,148,420

1998 No new additions 22 984 6,827,350

1999 Added Maine and Virginia 24 984 7,198,929

2000 Added Kentucky, North Carolina, Texas,
and West Virginia

28 994 7,450,992

2001 Added Michigan, Minnesota, Nebraska,
Rhode Island, and Vermont

33 986 7,452,727

2002 Added Nevada, Ohio, and South
Dakota; Dropped Arizona

35 995 7,853,982

2003 Added Arizona, Indiana, and New
Hampshire; Dropped Maine

37 994 7,977,728

2004 Added Arkansas; Dropped Pennsylvania 37 1,004 8,004,571

2005 Added Oklahoma; Dropped Virginia 37 1,054 7,995,048

2006 Added Virginia 38 1,045 8,074,825

2007 Added Maine and Wyoming 40 1,044 8,043,415

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HCUP NIS (7/14/2016) I-4 Appendix I
Tables and Figures

Table 3. Summary of NIS Releases

Data from Media/Format Options Structure of Releases

1988-1992

 8 States in 1988

 11 States in 1989-1992

On CD-ROM,
In ASCII format

5 years of data in a 6-CD set,
compressed files

Two 10% subsamples of discharges for

each year

1993

 17 states

1994

 17 states

1995

 19 states

1996

 19 states

1997

 22 states

1998

 22 states

1999

 24 states

2000

 28 states

2001

 33 states

On CD-ROM,
In ASCII format

1 year of data in a 2-CD set,
compressed files

Two 10% subsamples of discharges for

each year

2002

 35 states

2003

 37 states

2004

 37 states

On CD-ROM,
In ASCII format

1 year of data in a 2-CD set,
compressed files

Two 10% subsamples of discharges for

each year

A companion file with four different sets

of severity measures

HCUP NIS (7/14/2016) I-5 Appendix I
Tables and Figures

Data from Media/Format Options Structure of Releases

2005

 37 states

2006

 38 states

2007

 40 states

On CD-ROM,
In ASCII format

1 year of data in a 2-CD set,
compressed files

A companion file with four different sets

of severity measures, and also
diagnosis and procedure groups

HCUP NIS (7/14/2016) I-6 Appendix I
Tables and Figures

Table 4. Summary of NIS Data Sources, Hospitals, and Inpatient Stays,

1988-2007

Year Data Sources
Number

of
Hospitals

Number of
Discharges
in the NIS,

Unweighted

Number of
Discharges
in the NIS,

Weighted for
National

Estimates

1988 CA CO FL IL IA MA NJ WA 759 5,265,756 35,171,448

1989
AZ CA CO FL IL IA MA NJ PA WA WI

(Added AZ, PA, WI)
882 6,110,064 35,104,645

1990
AZ CA CO FL IL IA MA NJ PA WA WI

(No change)
871 6,268,515 35,215,397

1991
AZ CA CO FL IL IA MA NJ PA WA WI

(No change)
859 6,156,188 35,036,492

1992
AZ CA CO FL IL IA MA NJ PA WA WI

(No change)
856 6,195,744 35,011,385

1993
AZ CA CO CT FL IL IA KS MD

MA

NJ NY OR PA SC WA WI
(Added CT, KS, MD, NY, OR, SC)

913 6,538,976 34,714,530

1994
AZ CA CO CT FL IL IA KS MD MA

NJ NY OR PA SC WA WI
(No change)

904 6,385,011 34,622,203

1995
AZ CA CO CT FL IL IA KS MD MA
MO NJ NY OR PA SC TN WA WI

(Added MO, TN)
938 6,714,935 34,791,998

1996
AZ CA CO CT FL IL IA KS MD MA
MO NJ NY OR PA SC TN WA WI

(No change)
906 6,542,069 34,874,386

1997
AZ CA CO CT FL GA HI IL IA KS MD MA

MO NJ NY OR PA SC TN UT WA WI
(Added GA, HI, UT)

1,012 7,148,420 35,408,207

1998
AZ CA CO CT FL GA HI IL IA KS MD MA

MO NJ NY OR PA SC TN UT WA WI
(No change)

984 6,827,350 34,874,001

1999
AZ CA CO CT FL GA HI IL IA KS MD MA

ME

MO NJ NY OR PA SC TN UT VA WA WI
(Added ME, VA)

984 7,198,929 35,467,673

2000

AZ CA CO CT FL GA HI IL IA KS KY MD
MA ME MO NC NJ NY OR PA SC TN TX

UT VA WA WI

WV

(Added KY, NC, TX, WV)

994 7,450,992 36,417,565

HCUP NIS (7/14/2016) I-7 Appendix I
Tables and Figures

Year Data Sources
Number

of
Hospitals

Number of
Discharges
in the NIS,

Unweighted

Number of
Discharges
in the NIS,

Weighted for
National

Estimates

2001

AZ CA CO CT FL GA HI IL IA KS KY MD MA
ME MI MN MO NC NE NJ NY OR PA RI SC

TN TX UT VA VT WA WI WV
(Added MI, MN, NE, RI, VT)

986 7,452,727 37,187,641

2002

CA CO CT FL GA HI IL IA KS KY MD MA ME
MI MN MO NC NE NJ NY NV OH OR PA RI

SC SD TN TX UT VA VT WA WI WV
(Added NV, OH, SD; AZ data were not

available)

995 7,853,982 37,804,021

2003

AZ CA CO CT FL GA HI IL IN IA KS KY MD
MA MI MN MO NC NE NH NJ NY NV OH OR
PA RI SC SD TN TX UT VA VT WA WI WV

(Added AZ, IN, NH; ME data were not
available)

994 7,977,728 38,220,659

2004

AR AZ CA CO CT FL GA HI IL IN IA KS
KY MD MA MI MN MO NC NE NH NJ NY

NV OH OR RI SC SD TN TX UT VA
VT WA WI WV

(Added AR; PA data were not available)

1,004 8,004,571 38,661,786

2005

AR AZ CA CO CT FL GA HI IL IN IA
KS KY MD MA MI MN MO NC NE NH
NJ NY NV OH OK OR RI SC SD TN

TX UT VT WA WI WV
(Added OK; VA data were not available)

1,054 7,995,048 39,163,834

2006

AR AZ CA CO CT FL GA HI IL IN IA
KS KY MD MA MI MN MO NC NE NH
NJ NY NV OH OK OR RI SC SD TN

TX UT VA VT WA WI WV
(Added VA)

1,045 8,074,825 39,450,216

2007

AR AZ CA CO CT FL GA HI IL IN IA
KS KY MD MA ME MI MN MO NC NE NH

NJ NY NV OH OK OR RI SC SD TN
TX UT VA VT WA WI WV WY

(Added ME and WY)

1,044 8,043,415 39,541,948

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HCUP NIS (7/14/2016) I-8 Appendix I
Tables and Figures

Table 5. NIS Related Reports and Database Documentation Available on HCUP-US

Restrictions on the Use of the NIS
 Data Use Agreement for the NIS

Load Programs
Programs to load the ASCII data files into statistical

software:
 SAS

 SPSS

 Stata

Description of the NIS Files

 Introduction to the NIS, 2007 – this
document

 HCUP Quality Control Procedures –
describes procedures used to assess data
quality

 File Specifications – details data file
names, number of records, record length,
and record layout

 Sources of NIS Data, NIS Data Elements,
and State-Specific Restrictions (included in
this document beginning in 2006) –
identifies the NIS data sources and
restrictions on sampling and the release of
data elements

HCUP Tools: Labels and Formats
 Overview of Clinical Classifications

Software (CCS), a categorization scheme
that groups ICD-9-CM diagnosis and
procedure codes into mutually exclusive
categories

 Labels file for CCS categories

 Labels file for multiple versions of
Diagnosis Related Groups (DRGs) and
Major Diagnostic Categories (MDCs)

 NIS SAS format library program to create a
value labels

 NIS ICD-9-CM formats to label ICD-9-CM
diagnoses and procedures

 NIS Severity formats to label severity data
elements

Availability of Data Elements
 Availability of NIS data elements from

1988-2007

NIS Related Reports
Links to HCUP-US page with various NIS related

reports such as the following:

 Design of the Nationwide Inpatient Sample
for 1988 to 2005 (included in this document
beginning in 2006)

 Changes in NIS Sampling and Weighting
Strategy for 1998

 Calculating Nationwide Inpatient Sample
Variances

 Using the HCUP Nationwide Inpatient
Sample to Estimate Trends

 NIS Comparison Reports (available for
years in which the NIS sample changed)

 HCUP Data Quality Reports for 1988-2007

 HCUP E-Code Evaluation Report

Description of Data Elements in the NIS

 Description of Data Elements – details
uniform coding and state-specific
idiosyncrasies

 Summary Statistics – lists means and
frequencies on nearly all data elements

 NIS Severity Measures – provides detailed
documentation on the different types of
measures

 HCUP Coding Practices – describes how
HCUP data elements are coded

 HCUP Hospital Identifiers – explains data
elements that characterize individual
hospitals

Corrections to the NIS
 Information on corrections to the NIS data

sets
 Link to NIS Trends Weights Files

HCUP Supplemental Files
 Cost-to-Charge Ratio files

 Hospital Market Structure (HMS) files

 NIS Trends Supplemental files

SAS File Information
 File Information for all states and years

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/TrendReport2005_1

http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports/TrendReport2005_1

HCUP NIS (7/14/2016) I-9 Appendix I
Tables and Figures

Figure 1: Hospital Universe, by Year4

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HCUP NIS (7/14/2016) I-10 Appendix I
Tables and Figures

Figure 2: NIS States, by Region

Return to Introduction

Table 6: All States, by Region

Region States

1: Northeast Connecticut, Maine, Massachusetts, New Hampshire, New Jersey, New
York, Pennsylvania, Rhode Island, Vermont.

2: Midwest Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Michigan, Minnesota, Missouri, Nebraska,
North Dakota, Ohio, South Dakota, Wisconsin.

3: South Alabama, Arkansas, Delaware, District of Columbia, Florida, Georgia,
Kentucky, Louisiana, Maryland, Mississippi, North Carolina, Oklahoma,
South Carolina, Tennessee, Texas, Virginia, West Virginia.

4: West Alaska, Arizona, California, Colorado, Hawaii, Idaho, Montana, Nevada, New
Mexico, Oregon, Utah, Washington, Wyoming.

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HCUP NIS (7/14/2016) I-11 Appendix I
Tables and Figures

Table 7: Bed Size Categories, by Region

Location and Teaching
Status

Hospital Bed Size

Small Medium Large

NORTHEAST

Rural 1-49 50-99 100+

Urban, non-teaching 1-124 125-199 200+

Urban, teaching 1-249 250-424 425+

MID

WEST

Rural 1-29 30-49 50+

Urban, non-teaching 1-74 75-174 175+

Urban, teaching 1-249 250-374 375+

SOUTH

Rural 1-39 40-74 75+

Urban, non-teaching 1-99 100-199 200+

Urban, teaching 1-249 250-449 450+

WEST

Rural 1-24 25-44 45+

Urban, non-teaching 1-99 100-174 175+

Urban, teaching 1-199 200-324 325+

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HCUP NIS (7/14/2016) I-12 Appendix I
Tables and Figures

Figure 3: NIS Hospital Sampling Frame, by Year

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HCUP NIS (7/14/2016) I-13 Appendix I
Tables and Figures

Figure 4: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, and Sample for Frame States

Part A: Arkansas – Illinois

HCUP NIS (7/14/2016) I-14 Appendix I
Tables and Figures

Figure 4: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, and Sample for Frame States

Part B: Indiana – North Carolina

HCUP NIS (7/14/2016) I-15 Appendix I
Tables and Figures

Figure 4: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, and Sample for Frame States

Part C: Nebraska – South Carolina

HCUP NIS (7/14/2016) I-16 Appendix I
Tables and Figures

Figure 4: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, and Sample for Frame States

Part D: South Dakota – Wyoming

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-17 Appendix I
Tables and Figures

Table 8: Number of Hospitals and Discharges in 2007 AHA Universe, Frame, and NIS, by

State

State

Number of Hospitals and Discharges in 2007 AHA Universe, Frame, and NIS, by State

AHA Frame NIS

Hospitals Discharges Hospitals Discharges Hospitals Discharges
Weighted

Discharges

Non-Frame
States 774 4,829,674 0 0 0 0 0

Arkansas 84 403,211 84 406,854 23 65,606 329,911

Arizona 69 784,133 67 751,631 15 169,783 764,370

California 359 3,789,812 352 3,879,789 86 925,790 4,154,449

Colorado 76 492,577 71 479,166 21 141,166 636,042

Connecticut 33 437,044 29 427,341 9 110,871 534,215

Florida 197 2,596,164 194 2,521,566 53 746,733 3,653,573

Georgia 151 1,110,499 149 1,082,584 44 338,211 1,605,567

Hawaii 22 117,298 14 89,831 4 25,858 117,199

Iowa 117 400,481 117 367,736 28 97,149 487,872

Illinois 188 1,766,226 186 1,666,051 41 414,303 2,161,288

Indiana 125 815,087 113 780,543 26 177,207 898,581

Kansas 144 376,771 125 342,056 27 60,905 303,828

Kentucky 105 657,274 101 622,645 28 156,846 764,960

Massachusetts 75 906,843 65 635,807 22 204,506 1,383,420

Maryland 46 755,746 46 753,468 12 182,614 812,485

Maine 36 162,818 32 82,167 9 21,420 114,821

Michigan 153 1,330,664 111 897,044 25 174,777 897,157

Minnesota 132 702,346 125 595,242 32 163,334 831,945

Missouri 124 911,887 118 891,545 28 164,638 837,363

North Carolina 117 1,141,441 114 1,109,960 29 317,644 1,517,523

Nebraska 87 241,832 79 158,018 19 27,742 146,344

New
Hampshire 26 132,948 26 127,749 8 55,246 301,176

New Jersey 73 1,174,924 72 1,104,943 21 312,258 1,552,215

HCUP NIS (7/14/2016) I-18 Appendix I
Tables and Figures

State

Number of Hospitals and Discharges in 2007 AHA Universe, Frame, and NIS, by State

AHA Frame NIS

Hospitals Discharges Hospitals Discharges Hospitals Discharges
Weighted

Discharges

Nevada 34 284,624 32 289,534 10 84,239 379,258

New York 198 2,764,110 198 2,593,110 58 686,762 3,581,704

Ohio 188 1,691,310 157 1,574,951 36 363,564 1,866,352

Oklahoma 131 530,466 123 478,612 39 137,594 662,983

Oregon 58 394,977 57 383,881 16 93,959 421,018

Rhode Island 11 141,233 11 139,984 2 29,331 121,256

South Carolina 63 562,505 52 481,401 14 115,913 566,696

South Dakota 56 111,574 46 83,716 10 7,342 34,455

Tennessee 131 1,116,944 109 823,996 31 156,623 756,437

Texas 476 2,998,352 392 2,801,172 108 645,871 3,142,126

Utah 43 278,691 41 267,849 12 41,023 192,455

Virginia 82 877,772 80 859,193 18 212,020 1,004,109

Vermont 14 55,377 14 54,408 5 30,343 164,490

Washington 90 653,083 89 636,202 22 149,667 683,490

Wisconsin 130 684,273 129 647,018 30 132,494 664,926

West Virginia 55 299,855 55 283,599 17 93,914 456,928

Wyoming 26 59,102 23 34,370 6 8,149 36,962

Total 5,099 39,541,948 3,998 32,206,732 1,044 8,043,415 39,541,948

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HCUP NIS (7/14/2016) I-19 Appendix I
Tables and Figures

Figure 5: Number of Hospitals Sampled, by Year

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-20 Appendix I
Tables and Figures

Figure 6: Number of NIS Discharges, Unweighted, by Year

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-21 Appendix I
Tables and Figures

Figure 7: Number of NIS Discharges, Weighted, by Year

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-22 Appendix I
Tables and Figures

Figure 8: Number of Hospitals in the 2007 Universe, Frame, Sample, Target, and
Surplus, by Region

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-23 Appendix I
Tables and Figures

Figure 9: Percentage of U.S. Population in 2007 NIS States, by Region

Calculated using the estimated U.S. population on July 1, 2007.5

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) I-24 Appendix I
Tables and Figures

Figure 10: Number of Discharges in the 2007 NIS, by State

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HCUP NIS (7/14/2016) II-1 Appendix II
State-Specific Restrictions

Appendix II: State-Specific Restrictions

The table below enumerates the types of restrictions applied to the Nationwide Inpatient
Sample. Restrictions include the following types:

 Confidentiality of hospitals

o Restricted identification of hospitals
o Restricted hospital structural characteristics
o Limitation on sampling
o Restricted release of stratifiers

 Confidentiality of records

o Restricted release of age in years, or age in days
o Other restrictions

 Confidentiality of physicians

 Missing discharges.

For each restriction type the data sources are listed alphabetically by State. Only data sources
that have restrictions are included. Data sources that do not have restrictions are not included.

Confidentiality of Hospitals – Restricted Identification of Hospitals

The following data sources required that hospitals not be identified in the NIS:
 AR: Arkansas Department of Health & Human Services

 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems

 HI: Hawaii Health Information Corporation

 IN: Indiana Hospital & Health Association

 KS: Kansas Hospital Association

 ME: Maine Health Data Organization

 MI: Michigan Health & Hospital Association

 NE: Nebraska Hospital Association

 OH: Ohio Hospital Association

 OK: Oklahoma State Department of Health

 SC: South Carolina State Budget & Control Board

 SD: South Dakota Association of Healthcare Organizations

 TN: Tennessee Hospital Association
 TX: Texas Department of State Health Services
 WY: Wyoming Hospital Association

In these States the following data elements are set to missing for all hospitals:
 IDNUMBER, AHA hospital identifier without leading 6*
 AHAID, AHA hospital identifier with leading 6*
 HOSPNAME, hospital name
 HOSPCITY, hospital city
 HOSPADDR, hospital address
 HOSPZIP, hospital ZIP Code
 DSHOSPID, data source hospital identifier*
 HOSPSTCO, hospital State, modified county FIPS code*

HCUP NIS (7/14/2016) II-2 Appendix II
State-Specific Restrictions

 HFIPSSTCO, hospital State, unmodified county FIPS code*
*Available in AR.

Confidentiality of Hospitals – Restricted Hospital Structural Characteristics

The following data sources restricted the identification of hospital structural
characteristics.

 CO: Colorado Hospital Association
 CT: Connecticut Hospital Association
 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems

 SC: South Carolina State Budget & Control Board

In these States the following data elements are set to missing for all hospitals:

 HOSP_MHSMEMBER, Multi-hospital system membership*
 HOSP_MHSCLUSTER, System cluster code*
 HOSP_RNPCT, Percentage of RNs among nurses (RNs and LPNs)
 HOSP_RNFTEAPD, RN FTEs per 1000 adjusted patient days
 HOSP_LPNFTEAPD, LPN FTEs per 1000 adjusted inpatient days
 HOSP_NAFTEAPD, Nurse aides per 1000 adjusted inpatient days
 HOSP_OPSURGPCT, Percentage of all surgeries performed in the outpatient

setting.**

*Available in GA.
** Available in GA and SC.

Confidentiality of Hospitals – Limitation on Sampling

Limitations on sampling were needed for the following data sources:

 CT: Connecticut Hospital Association
o CHA is to be notified if more than 50% of their hospitals appear in any

year of the NIS.
o 2007 NIS – 31% of the hospitals were sampled.

 IL: Illinois Department of Public Health
o Illinois requested that no more than 40% of Illinois discharges appear in

any discharge quarter of NIS data.
o 2007 NIS – 24% of the discharges in Illinois were sampled. No hospitals

were dropped from the sampling frame.

 MI: Michigan Health & Hospital Association
o Reporting of total charge is limited in the Michigan data. Thirty-one of 143

hospitals were dropped from the sampling frame because they did not
report any total charges. These hospitals were fairly evenly distributed by
hospital type. There were no sampling strata in the State containing only
hospitals without total charges.

 NE: Nebraska Hospital Association

o Two out of 85 hospitals were dropped from the sampling frame because
they had incomplete data and were missing a high percentage of

HCUP NIS (7/14/2016) II-3 Appendix II
State-Specific Restrictions

Medicare discharges.

 OH: Ohio Hospital Association
o Three hospitals were dropped from the sampling frame to meet additional

Ohio confidentiality requirements.

 SC: South Carolina State Budget & Control Board
o Two hospitals were dropped from the sampling frame to meet additional

South Carolina confidentiality requirements.

 VA: Virginia Health Information
o VHI is to be notified if more than 50% of their hospitals appear in any year

of the NIS.
o 2007 NIS – 23% of the hospitals were sampled.

Some States limit the hospitals that can be included in the NIS. The following data
sources requested that hospitals be dropped from the sampling frame whenever there
were fewer than two hospitals in a sampling stratum. For more details about the number
of hospitals included in the AHA Universe, Frame, and NIS for each NIS State, refer to
Table 8 in Appendix I.

 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems

 HI: Hawaii Health Information Corporation

 IN: Indiana Hospital & Health Association

 KS: Kansas Hospital Association

 MI: Michigan Health & Hospital Association

 ME: Maine Health Data Organization

 NE: Nebraska Hospital Association

 OH: Ohio Hospital Association

 OK: Oklahoma State Department of Health

 SC: South Carolina State Budget & Control Board

 SD: South Dakota Association of Healthcare Organizations

 TN: Tennessee Hospital Association

 TX: Texas Department of State Health Services

 WY: Wyoming Hospital Association

HCUP NIS (7/14/2016) II-4 Appendix II
State-Specific Restrictions

Confidentiality of Hospitals – Restricted Release of Stratifiers

Stratifier data elements were restricted for the following data sources to further ensure
hospital confidentiality in the NIS:

 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems
 HI: Hawaii Health Information Corporation
 IN: Indiana Hospital & Health Association
 KS: Kansas Hospital Association
 ME: Maine Health Data Organization
 MI: Michigan Health & Hospital Association
 NE: Nebraska Hospital Association
 OH: Ohio Hospital Association
 OK: Oklahoma State Department of Health
 SC: South Carolina State Budget & Control Board
 SD: South Dakota Association of Healthcare Organizations
 TN: Tennessee Hospital Association
 TX: Texas Department of State Health Services
 WY: Wyoming Hospital Association

For the above States, stratifier data elements were set to missing if the cell, as defined
by the data elements below, had fewer than two hospitals in the universe of the State’s
hospitals:

 HOSP_CONTROL, control/ownership of hospital

 HOSP_LOCATION, location (urban/rural) of hospital

 HOSP_TEACH, teaching status of hospital

 HOSP_BEDSIZE, bed size of hospital

 HOSP_LOCTEACH, location/teaching status of hospital

Confidentiality of Records – Restricted Release of Age in Years, Age in Days

The following data sources restrict or limit the release of age:

 CA: Office of Statewide Health Planning & Development
o Age in days (AGEDAY) and age in years (AGE) are suppressed for some

records. In some cases, AGE is set to the midpoint of the age category.

 FL: Florida Agency for Health Care Administration
o Age in days (AGEDAY) is set to missing on all records

 MA: Division of Health Care Finance and Policy

o Age in days (AGEDAY) is set to missing on all records

 ME: Maine Health Data Organization
o Age in days, (AGEDAY) is set to missing on all records
o Age in years (AGE) is set to midpoints of five-year ranges as follows:

HCUP NIS (7/14/2016) II-5 Appendix II
State-Specific Restrictions

 NH: New Hampshire Department of Health & Human Services
o Age in days (AGEDAY) is set to missing on all records

 SC: South Carolina State Budget & Control Board

o Age in days (AGEDAY) is set to missing on all records

 TX: Texas Department of State Health Services
o Age in days (AGEDAY) is set to missing on all records
o Age in years (AGE) is set to the midpoints of age ranges defined by the

data source. There were 22 age groups for the general patient population
and 5 age groups for the HIV or alcohol/drug use patients. The age
groups are shown below:

Maine Restriction on AGE for General Patient Population

Age Range New value of AGE
under 1 year 0

1-4 2
5-9 7

10-14 12
15-19 17
20-24 22
25-29 27
30-34 32
35-39 37
40-44 42
45-49 47
50-54 52
55-59 57
60-64 62
65-69 67
70-74 72
75-79 77
80-84 82

85 years & over 87
unknown Missing (.)

HCUP NIS (7/14/2016) II-6 Appendix II
State-Specific Restrictions

o

Texas Restriction on AGE for General Patient Population other
than HIV or Drug/Alcohol Use Patients

Age Range New value of AGE
0 0

1-4 2
5-9 7

10-14 12
15-17 16
18-19 19
20-24 22
25-29 27
30-34 32
35-39 37
40-44 42
45-49 47
50-54 52
55-59 57
60-64 62
65-69 67
70-74 72
75-79 77
80-84 82
85-89 87

90 and above 90

Texas Restriction on AGE for
HIV or Drug/Alcohol Use Patients

Age Range New value of AGE
0 0

1-17 8
18-44 31
45-64 54
65-74 69

75 and above 75

The HIV or drug/alcohol use patients were identified by any
principal or secondary diagnosis code on the record having the first
four characters equal to one of the values in the following list:
‘2910’, ‘2911’, ‘2912’, ‘2913’, ‘2914’, ‘2915’, ‘2918’, ‘2919’, ‘2920′,
‘2921’, ‘2922’, ‘2928’, ‘2929’, ‘3030’, ‘3039’, ‘3040’, ‘3041’, ‘3042’,
‘3043’, ‘3044’, ‘3045’, ‘3046’, ‘3047’, ‘3048’,’3049′, ‘3050’, ‘3052’,
‘3053’, ‘3054’, ‘3055’, ‘3056’, ‘3057’, ‘3058’, ‘3059’, ‘7903′, ‘V08’,
and ‘042 ‘.

HCUP NIS (7/14/2016) II-7 Appendix II
State-Specific Restrictions

Confidentiality of Records – Other Restrictions

The following data sources restrict or limit the release of data elements for patient
confidentiality:

 CA: Office of Statewide Health Planning & Development
o Admission month (AMONTH), gender (FEMALE), and race (RACE) are

suppressed for some records.

 FL: Florida Agency for Health Care Administration
o Admission month (AMONTH) is set to missing on all records

 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems
o Patient race (RACE) is set to missing on all records

 ME: Maine Health Data Organization
o The following data elements are suppressed:

 Admission Source, UB-92 standard coding (ASOURCEUB92)
 Admission Source, as received from source (ASOURCE_X)
 Disposition of patient, UB04 standard coding (DISPUB04)
 Length of stay, as received from source (LOS_X)
 Primary expected payer, as received from source (PAY1_X)
 Secondary expected payer, as received from source (PAY2_X)
 Point of origin for admission or visit,UB-04 standard coding

(PointOfOriginUB04)
 Point of origin for admission or visit, as received from source

(PointOfOrigin_X)
 Total Charges, as received from source (TOTCHG_X)

Confidentiality of Physicians

The following data sources restrict the release of physician identifiers:
 CT: Connecticut Hospital Association
 GA: GHA: An Association of Hospitals & Health Systems
 MA: Division of Health Care Finance and Policy
 NC: North Carolina Department of Health and Human Services
 UT: Utah Department of Health
 VT: Vermont Association of Hospitals and Health Systems
 WV: West Virginia Health Care Authority

In these states the following data elements are set to missing for all records:

 MDNUM1_R/MDNUM2_R (beginning in 2003)
 MDNUM1_S/MDNUM2_S (2001 to 2002)
 MDID_S/SURGID_S (prior to 2001)

HCUP NIS (7/14/2016) II-8 Appendix II
State-Specific Restrictions

Missing Discharges

The following data sources may be missing discharge records for specific populations of
patients:

 IA: Iowa Hospital Association
o Beginning in data year 2001, the Iowa Hospital Association prohibits the

release of two types of discharges: HIV infections (defined by MDC of 25)
and behavioral health including chemical dependency care or psychiatric
care (defined by a service code of BHV). These discharges were not
included in the source file provided to HCUP and were therefore not
included in the NIS.

 NE: Nebraska Hospital Association

o The Nebraska Hospital Association prohibits the release of discharge
records for patients with HIV diagnoses. These discharges were not
included in the source file provided to HCUP and were therefore not
included in the NIS.

HCUP NIS (11/16/2015) III-1 Appendix III
Data Elements

Appendix III: Data Elements

Table 1. Data Elements in the NIS Inpatient Core Files

Data elements that are italicized are not included in the 2007 NIS Inpatient Core files, but are
only available in previous years’ files.

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes

Unavailable
in 2007 for:

Admission day of
week or weekend

AWEEKEND 1998-2007 Admission on weekend: (0) admission on
Monday-Friday, (1) admission on
Saturday-Sunday

ADAYWK 1988-1997 Admission day of week: (1) Sunday, (2)
Monday, (3) Tuesday, (4) Wednesday,
etc.

Admission month AMONTH 1988-2007 Admission month coded from (1)
January to (12) December

FL

Admission source ASOURCE 1988-2007 Admission source, uniform coding: (1)
ER, (2) another hospital, (3) another
facility including long-term care, (4)
court/law enforcement, (5)
routine/birth/other

ASOURCE_X 1998-2007 Admission source, as received from data
source using State-specific coding

ME

ASOURCEUB92 2003-2007 Admission source (UB-92 standard
coding). For newborn admissions
(ATYPE = 4): (1) normal newborn, (2)
premature delivery, (3) sick baby, (4)
extramural birth; For non-newborn
admissions (ATYPE NE 4): (1) physician
referral, (2) clinic referral, (3) HMO
referral, (4) transfer from a hospital, (5)
transfer from a skilled nursing facility, (6)
transfer from a another health care
facility, (7) emergency room, (8)
court/law enforcement, (A) transfer from
a critical access hospital, (B) transfer
from another home health agency, (C)
readmission to same home health
agency, (D) transfer from one distinct
unit of the hospital to another distinct unit
of the same hospital resulting in a
separate claim to the payer, (E) transfer
from ambulatory surgery center, (F)
transfer from hospice and under hospice
plan

CA, MD, RI

POINTOFORIGIN
_X

2007 Point of origin for admission or visit, as
received from source

CA, FL, MA,
MD, ME, MI,

NH, OH,
OK, UT

HCUP NIS (11/16/2015) III-2 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

POINTOFORIGIN
_UB04

2007 Point of origin for admission or visit, UB-
04 standard coding. For newborn
admission (ATYPE = 4): (5) Born inside
this hospital, (6) Born outside of this
hospital; For non-newborn admissions
(ATYPE NE 4): (1) Non-health care
facility point of origin, (2) Clinic, (4)
Transfer from a hospital (different

facility), (5) Transfer from a skilled

Nursing Facility (SNF) or
Intermediate Care Facility (ICF), (6)
Transfer from another health care facility,
(7) Emergency room, (8) Court/law
enforcement, (B) Transfer from another
Home Health Agency, (C) Readmission
to Same Home Health Agency, (D)
Transfer from one distinct unit of the
hospital to another distinct unit of the
same hospital resulting in a separate
claim to the payer, (E) Transfer from
ambulatory surgery center, (F) Transfer
from hospice and is under a hospice plan
of care or enrolled in a hospice program

CA, FL, MA,
MD, ME, MI,

NH, OH,
OK, UT

Admission type ATYPE 1988-2007 Admission type, uniform coding: (1)
emergency, (2) urgent, (3) elective, (4)
newborn, (5) Delivery (coded in 1988-
1997 data only), (5) trauma center
beginning in 2003 data, (6) other

CA

ELECTIVE 2002-2007 Indicates elective admission: (1) elective,
(0) non-elective admission

Age at admission AGE 1988-2007 Age in years coded 0-124 years

AGEDAY 1988-2007 Age in days coded 0-365 only when the
age in years is less than 1

FL, MA, ME,
NH, SC, TX

Clinical
Classifications
Software (CCS)
category

DXCCS1 –
DXCCS15

1998-2007 CCS category for all diagnoses for NIS
beginning in 1998

DCCHPR1 1988-1997 CCS category for principal diagnosis for
NIS prior to 1998. CCS was formerly
called the Clinical Classifications for
Health Policy Research (CCHPR).

PRCCS1 –
PRCCS15

1998-2007 CCS category for all procedures for NIS
beginning in 1998

PCCHPR1 1988-1997 CCS category for principal procedure for
NIS prior to 1998. CCS was formerly
called the Clinical Classifications for
Health Policy Research (CCHPR).

Data source
information

DSNUM 1988-1997 Data source number

DSTYPE 1988-1997 Data source type: (1) State data
organization, (2) Hospital association, (3)
Consortia

dr.abdulaziz
Highlight

HCUP NIS (11/16/2015) III-3 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

Diagnosis
information

DX1 – DX15 1988-2007 Diagnoses, principal and secondary
(ICD-9-CM). Beginning in 2003, the
diagnosis array does not include any
external cause of injury codes. These
codes have been stored in a separate
array ECODEn.

NDX 1988-2007 Number of diagnoses coded on the
original record

DSNDX 1988-1997 Number of diagnosis fields provided by
the data source

DXSYS 1988-1997 Diagnosis coding system (ICD-9-CM)

DXV1 – DXV15 1988-1997 Diagnosis validity flags

Diagnosis Related
Group (DRG)

DRG 1988-2007 DRG in use on discharge date

DRGVER 1988-2007 Grouper version in use on discharge
date

DRG10 1988-1999 DRG Version 10 (effective October 1992
– September 1993)

DRG18 1998-2005 DRG Version 18 (effective October 2000
– September 2001)

DRG24 2006-2007 DRG Version 24 (effective October 2006
– September 2007)

Discharge quarter DQTR 1988-2007 Coded: (1) First quarter, Jan – Mar, (2)
Second quarter, Apr – Jun, (3) Third
quarter, Jul – Sep, (4) Fourth quarter, Oct
– Dec

DQTR_X 2006-2007 Discharge quarter, as received from data
source

Discharge weights
(Weights for 1988-
1993 are on
Hospital Weights
file)

DISCWT 1998-2007 Discharge weight on Core file and
Hospital Weights file for NIS beginning in
1998. In all data years except 2000, this
weight is used to create national
estimates for all analyses. In 2000 only,
this weight is used to create national
estimates for all analyses, excluding
those that involve total charges.

DISCWT_U 1993-1997 Discharge weight on Core file and
Hospital Weights file for NIS prior to
1998

DISCWTcharge 2000 Discharge weight for national estimates
of total charges. In 2000 only, this weight
is used to create national estimates for
analyses that involve total charges.

dr.abdulaziz
Highlight

HCUP NIS (11/16/2015) III-4 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

DISCWT10 1998-2004 Discharge weight on 10% subsample
Core file for NIS from 1998 to 2004. In all
data years except 2000, this weight is
used to create national estimates for all
analyses. In 2000 only, this weight is
used to create national estimates for all
analyses, excluding those that involve
total charges.

D10CWT_U 1993-1997 Discharge weight on 10% subsample
Core file for NIS prior to 1998

DISCWTcharge10 2000 Discharge weight for national estimates
of total charges on 10% subsample file.
In 2000 only, this weight is used to
create national estimates for analyses
that involve total charges.

Discharge year YEAR 1988-2007

Disposition of
patient (discharge
status)

DISP 1988-1997 Disposition of patient, uniform coding
used prior to 1998: (1) routine, (2) short-
term hospital, (3) skilled nursing facility,
(4) intermediate care facility, (5) another
type of facility, (6) home health care, (7)
against medical advice, (20) died

DIED 1988-2007 Indicates in-hospital death: (0) did not
die during hospitalization, (1) died during
hospitalization

DISPUB92 1998-2006 Disposition of patient, UB-92 coding: (1)
routine, (2) short-term hospital, (3) skilled
nursing facility, (4) intermediate care, (5)
another type of facility, (6) home health
care, (7) against medical advice, (8)
home IV provider,(20) died in hospital,
(40) died at home, (41) died in a medical
facility, (42) died, place unknown, (43)
alive, Federal health facility, (50)
Hospice, home, (51) Hospice, medical
facility, (61) hospital-based Medicare
approved swing bed , (62) another
rehabilitation facility, (63) long-term care
hospital, (64) certified nursing facility,
(65) psychiatric hospital, (66) critical
access hospital (71) another institution
for outpatient services, (72) this
institution for outpatient services, (99)
discharged alive, destination unknown

HCUP NIS (11/16/2015) III-5 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

DISPUB04 2006-2007 Disposition of patient, UB04 standard
coding: (1 )Discharged to Home or Self
Care (Routine Discharge), (2)
Discharged/transferred to a Short-Term
Hospital for Inpatient Care, (3)
Discharged/transferred to a Skilled
Nursing Facility (SNF), (4)
Discharged/transferred to an
Intermediate Care Facility (ICF), (5)
Discharged/transferred to a Designated
Cancer Center or Children’s Hospital
(Effective 10/1/07), (5)
Discharged/transferred to another type of
institution not defined elsewhere
(Effective prior to 10/1/07), (6)
Discharged/transferred to Home under
care of Organized Home Health Service
Organization, (7) Left Against Medical
Advice or Discontinued Care, (8) home
IV provider, (9) Admitted as an inpatient
to this hospital – valid only on outpatient
data, (20) Expired, (40) Expired at home,
(41) Expired in a Medical Facility, (42)
Expired – place unknown, (43)
Discharged/transferred to a Federal
Health Care Facility, (50) Hospice –
Home, (51) Hospice – Medical Facility ,
(61) Discharged/transferred to a
Hospital-Based Medicare approved
Swing Bed, (62) Discharged/transferred
to an Inpatient Rehabilitation Facility
(IRF) including Rehabilitation Distinct
part unit of a hospital, (63)
Discharged/transferred to a Medicare
certified Long Term Care Hospital
(LTCH), (64) Discharged/transferred to a
Nursing Facility certified by Medicaid, but
not certified by Medicare, (65)
Discharged/transferred to a Psychiatric
Hospital or Psychiatric distinct part unit
of a hospital, (66) Discharged/transferred
to a Critical Access Hospital (CAH),
(70) Discharged/transferred to another
type of institution not defined elsewhere
(Effective 10/1/07), (71) Another
institution for outpatient services, (72)
This institution for outpatient services,
(99) Discharged alive, destination
unknown

CA, IN, MD,
ME

HCUP NIS (11/16/2015) III-6 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

DISPUNIFORM 1998-2007 Disposition of patient, uniform coding
used beginning in 1998: (1) routine, (2)
transfer to short-term hospital, (5) other
transfers, including skilled nursing
facility, intermediate care, and another
type of facility, (6) home health care, (7)
against medical advice, (20) died in
hospital, (99) discharged alive,
destination unknown

External causes of
injury and
poisoning

ECODE1 –
ECODE4

2003-2007 External cause of injury and poisoning
code, primary and secondary (ICD-9-
CM). Beginning in 2003, external cause
of injury codes are stored in a separate
array ECODEn from the diagnosis codes
in the array DXn. Prior to 2003, these
codes are contained in the diagnosis
array (DXn).

E_CCS1 –
E_CCS4

2003-2007 CCS category for the external cause of
injury and poisoning codes

NECODE 2003-2007 Number of external cause of injury codes
on the original record. A maximum of 4
codes are retained on the NIS.

Gender of patient FEMALE 1998-2007 Indicates gender for NIS beginning in
1998: (0) male, (1) female

SEX 1988-1997 Indicates gender for NIS prior to 1998:
(1) male, (2) female

Hospital
information

DSHOSPID 1988-2007 Hospital number as received from the
data source

GA, HI, IN,
KS, MI, ME,

NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

HOSPID 1988-2007 HCUP hospital number (links to Hospital
Weights file)

HOSPST 1988-2007 State postal code for the hospital (e.g.,
AZ for Arizona)

HOSPSTCO 1988-2002 Modified Federal Information Processing
Standards (FIPS) State/county code for
the hospital links to Area Resource File
(available from the Bureau of Health
Professions, Health Resources and
Services Administration). Beginning in
2003, this data element is available only
on the Hospital Weights file.

NIS_STRATUM 1998-2007 Stratum used to sample hospitals, based
on geographic region, control,
location/teaching status, and bed size.
Stratum information is also contained in
the Hospital Weights file.

HCUP NIS (11/16/2015) III-7 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

Indicates
Emergency
Department
service

HCUP_ED 2007 Indicator that discharge record includes
evidence of emergency department (ED)
services: (0) Record does not meet any
HCUP Emergency Department criteria,
(1) Emergency Department revenue
code on record, (2) Positive Emergency
Department charge (when revenue
center codes are not available), (3)
Emergency Department CPT procedure
code on record, (4) Admission source of
ED, (5) State-defined ED record; no ED
charges available

Indicates in-
hospital birth

HOSPBRTH 2006-2007 Indicator that discharge record includes
diagnosis of birth that occurred in the
hospital: (0) Not an in-hospital birth, (1)
In-hospital birth

Length of stay LOS 1988-2007 Length of stay, edited

LOS_X 1988-2007 Length of stay, as received from data
source

ME

Location of the
patient

PL_UR_CAT4 2003-2006 Urban–rural designation for patient’s
county of residence: (1) large
metropolitan, (2) small metropolitan, (3)
micropolitan, (4) non-metropolitan or
micropolitan

PL_NCHS2006 2007 Patient Location: NCHS Urban-Rural
Code (V2006). This is a six-category
urban-rural classification scheme for
U.S. counties: (1) “Central” counties of
metro areas of >=1 million population,(2)
“Fringe” counties of metro areas of >=1
million population,(3) Counties in metro
areas of 250,000-999,999 population,(4)
Counties in metro areas of 50,000-
249,999 population,(5) Micropolitan
counties,(6) Not metropolitan or
micropolitan counties

MA

Major Diagnosis
Category (MDC)

MDC 1988-2007 MDC in use on discharge date

MDC10 1988-1999 MDC Version 10 (effective October 1992
– September 1993)

MDC18 1998-2005 MDC Version 18 (effective October 2000
– September 2001)

MDC24 2006-2007 MDC Version 24 (effective October 2006
– September 2007)

Median household
income for
patient’s ZIP Code

ZIPINC_QRTL 2003-2007 Median household income quartiles for
patient’s ZIP Code. For 2007, the median
income quartiles are defined as: (1) $1 –
$38,999; (2) $39,000 – $47,999; (3)
$48,000 – 62,999; and (4) $63,000 or
more.

HCUP NIS (11/16/2015) III-8 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

ZIPINC 1998-2002 Median household income category in
files beginning in 1998: (1) $1-$24,999,
(2) $25,000-$34,999, (3) $35,000-
$44,999, (4) $45,000 and above

ZIPINC4 1988-1997 Median household income category in
files prior to 1998: (1) $1-$25,000, (2)
$25,001-$30,000, (3) $30,001-$35,000,
(4) $35,001 and above

ZIPINC8 1988-1997 Median household income category in
files prior to 1998: (1) $1-$15,000, (2)
$15,001-$20,000, (3) $20,001-$25,000,
(4) $25,001-$30,000, (5) $30,001-
$35,000, (6) $35,001-$40,000, (7)
$40,001-$45,000, (8) $45,001 or more

Neonatal/ maternal
flag

NEOMAT 1988-2007 Assigned from diagnoses and procedure
codes: (0) not maternal or neonatal, (1)
maternal diagnosis or procedure, (2)
neonatal diagnosis, (3) maternal and
neonatal on same record

Payer information

PAY1 1988-2007 Expected primary payer, uniform: (1)
Medicare, (2) Medicaid, (3) private
including HMO, (4) self-pay, (5) no
charge, (6) other

ME

PAY1_N 1988-1997 Expected primary payer, nonuniform: (1)
Medicare, (2) Medicaid, (3) Blue Cross,
Blue Cross PPO, (4) commercial, PPO,
(5) HMO, PHP, etc., (6) self-pay, (7) no
charge, (8) Title V, (9) Worker’s
Compensation, (10) CHAMPUS,
CHAMPVA, (11) other government, (12)
other

PAY1_X 1998-2007 Expected primary payer, as received
from the data source

PAY2 1988-2007 Expected secondary payer, uniform: (1)
Medicare, (2) Medicaid, (3) private
including HMO, (4) self-pay, (5) no
charge, (6) other

AZ, CA, CO,
FL, HI, IA,
NH, OH,

OK, RI, SD,
VA, WA

PAY2_N 1988-1997 Expected secondary payer, nonuniform:
(1) Medicare, (2) Medicaid, (3) Blue
Cross, Blue Cross PPO, (4) commercial,
PPO, (5) HMO, PHP, etc., (6) self-pay,
(7) no charge, (8) Title V, (9) Worker’s
Compensation, (10) CHAMPUS,
CHAMPVA, (11) other government, (12)
other

HCUP NIS (11/16/2015) III-9 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

PAY2_X 1998-2007 Expected secondary payer, as received
from the data source

AZ, CA, CO,
FL, HI, IA,
ME, NH,

OH, OK, RI,
SD, VA, WA

Physician
identifiers,
synthetic

MDID_S 1988-2000 Synthetic attending physician number in
files prior to 2001

MDNUM1_R 2003-2007 Re-identified attending physician number
in files starting in 2003

CA, CT, GA,
HI, IL, IN,
MA, NC,

OH, OK, UT,
VT, WI, WV

MDNUM1_S 2001-2002 Synthetic attending physician number in
files beginning in 2001 and discontinued
in 2003

SURGID_S 1988-2000 Synthetic primary surgeon number in
files prior to 2001

MDNUM2_R 2003-2007 Re-identified secondary physician
number in files starting in 2003

CA, CT, GA,
HI, IL, IN,
MA, NC,

OH, OK, UT,
VT, WI, WV

MDNUM2_S 2001-2002 Synthetic secondary physician number in
files beginning in 2001 and discontinued
in 2003

Procedure
information

PR1 – PR15 1988-2007 Procedures, principal and secondary
(ICD-9-CM)

NPR 1988-2007 Number of procedures coded on the
original record

DSNPR 1988-1997 Number of procedure fields in this data
source

PRSYS 1988-1997 Procedure system (1) ICD-9-CM, (2)
CPT-4, (3) HCPCS/CPT-4

PRV1 -PRV15 1988-1997 Procedure validity flag: (0) Indicates a
valid and consistent procedure code, (1)
Indicates an invalid code for the
discharge date

PRDAY1 1988-2007 Number of days from admission to
principal procedure. IL, OH, OK,

UT, WA, WV

PRDAY2 –
PRDAY15

1998-2007 Number of days from admission to
secondary procedures

AZ, CO, IL,
IN, NV, OH,
OK, UT, VA,
WA, WI, WV

HCUP NIS (11/16/2015) III-10 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes
Unavailable
in 2007 for:

Race of patient RACE 1988-2007 Race, uniform coding: (1) white, (2)
black, (3) Hispanic, (4) Asian or Pacific
Islander, (5) Native American, (6) other

GA, IL, KY,
ME, MN,
NV, OH,
OR, WA,

WV

Record identifier,
synthetic

KEY 1998-2007 Unique record number for file beginning
in 1998

SEQ 1988-1997 Unique record number for NIS prior to
1998

SEQ_SID 1994-1997 Unique record number for NIS and SID
prior to 1998

PROCESS 1988-1997 Processing number for NIS prior to 1998

Total charges TOTCHG 1988-2007 Total charges, edited

TOTCHG_X 1988-2007 Total charges, as received from data
source

ME

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HCUP NIS (11/16/2015) III-11 Appendix III
Data Elements

Table 2. Data Elements in the NIS Hospital Weights Files

Data elements that are italicized are not included in the 2007 NIS Hospital Weights File, but are
only available in previous years’ files.

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes Unavailable
in 2007 for:

Discharge
counts

N_DISC_U 1988-2007 Number of AHA universe discharges in the
stratum

S_DISC_U 1988-2007 Number of sampled discharges in the
sampling stratum (NIS_STRATUM or
STRATUM)

S_DISC_S 1988-1997 Number of sampled discharges in the
stratum STRAT_ST

N_DISC_F 1988-1997 Number of frame discharges in the stratum

N_DISC_S 1988-1997 Number of State’s discharges in the stratum

TOTAL_DISC 1998-2007 Total number of discharges from this hospital
in the NIS

TOTDSCHG 1988-1997 Total number of discharges from this hospital
in the NIS

Discharge
weights

DISCWT 1998-2007 Discharge weight used in the NIS beginning
in 1998. In all data years except 2000, this
weight is used to create national estimates
for all analyses. In 2000 only, this weight is
used to create national estimates for all
analyses, excluding those that involve total
charges.

DISCWT_U 1988-1997 Discharge weights used in the NIS prior to
1998.

DISCWT_F 1988-1997 Discharge weights to the sample frame are
available only in 1988-1997

DISCWT_S 1988-1997 Discharge weights to the State are available
only in 1988-1997

DISCWTcharge 2000 Discharge weight for national estimates of
total charges for 2000 only.

Discharge
Year

YEAR 1988-2007 Discharge year

Hospital
counts

N_HOSP_F 1988-1997 Number of frame hospitals in the stratum

N_HOSP_S 1988-1997 Number of State’s hospitals in the stratum

N_HOSP_U 1988-2007 Number of AHA universe hospitals in the
stratum

S_HOSP_S 1988-1997 Number of sampled hospitals in STRAT_ST

S_HOSP_U 1988-2007 Number of sampled hospitals in the stratum
(NIS_STRATUM or STRATUM)

Hospital
identifiers

HOSPID 1988-2007 HCUP hospital number (links to Inpatient
Core files)

HCUP NIS (11/16/2015) III-12 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes Unavailable
in 2007 for:

AHAID 1988-2007 AHA hospital identifier that matches AHA
Annual Survey Database (not available for all
States)

GA, HI, IN,
KS, ME, MI,
NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

IDNUMBER 1988-2007 AHA hospital identifier without the leading 6
(not available for all States)

GA, HI, IN,
KS, ME, MI,
NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

HOSPNAME 1993-2007 Hospital name from AHA Annual Survey
Database (not available for all States)

AR, GA, HI,
IN, KS, ME,
MI, NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

Hospital
location

HOSPADDR 1993-2007 Hospital address from AHA Annual Survey
Database (not available for all States)

AR, GA, HI,
IN, KS, ME,
MI, NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

HOSPCITY 1993-2007 Hospital city from AHA Annual Survey
Database (not available for all States)

AR, GA, HI,
IN, KS, ME,
MI, NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

HOSPST 1988-2007 Hospital State postal code for hospital (e.g.,
AZ for Arizona)

HOSPSTCO 2002-2007 Modified Federal Information Processing
Standards (FIPS) State/county code

GA, HI, IN,
KS, ME, MI,
NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

HFIPSSTCO 2005-2007 Unmodified Federal Information Processing
Standards (FIPS) State/county code for the
hospital. Links to the Area Resource File
(available from the Bureau of Health
Professions, Health Resources and Services
Administration)

GA, HI, IN,
KS, ME, MI,
NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX,WY

HOSPZIP 1993-2007 Hospital ZIP Code from AHA Annual Survey
Database (not available for all States)

AR, GA, HI,
IN, KS, ME,
MI, NE, OH,
OK, SC, SD,
TN, TX, WY

Hospital
characteristics

HOSP_BEDSIZE 1998-2007 Bed size of hospital: (1) small, (2) medium,
(3) large

H_BEDSZ 1993-1997 Bed size of hospital: (1) small, (2) medium,
(3) large

ST_BEDSZ 1988-1992 Bed size of hospital: (1) small, (2) medium,
(3) large

HCUP NIS (11/16/2015) III-13 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes Unavailable
in 2007 for:

HOSP_CONTROL 1998-2007 Control/ownership of hospital: (0)
government or private, collapsed category,
(1) government, nonfederal, public, (2)
private, non-profit, voluntary, (3) private,
invest-own, (4) private, collapsed category

H_CONTRL 1993-1997 Control/ownership of hospital: (1)
government, nonfederal (2) private, non-
profit (3) private, investor-own

ST_OWNER 1988-1992 Control/ownership of hospital: (1) public (2)
private, non-profit (3) private for profit

HOSP_
LOCATION

1998-2007 Location: (0) rural, (1) urban

H_LOC 1993-1997 Location: (0) rural, (1) urban

HOSP_
LOCTEACH

1998-2007 Location/teaching status of hospital: (1) rural,
(2) urban non-teaching, (3) urban teaching

HOSP_
MHSMEMBER

2007 Multi-hospital system membership: (0) non-
member, (1) member

CO, CT, SC

HOSP_
MHSCLUSTER

2007 Multi-hospital system cluster code: (1)
centralized health system, (2) centralized
physician/insurance health system, (3)
moderately centralized health system, (4)
decentralized health system, (5) independent
hospital system, (6) unassigned

CO, CT, SC

HOSP_RNPCT 2007 Percentage of RNs among all nurses (RNs
and LPNs)

CO, CT, GA,
SC

HOSP_
RNFTEAPD

2007 RN FTEs per 1000 adjusted inpatient days CO, CT, GA,
SC

HOSP_
LPNFTEAPD

2007 LPN FTEs per 1000 adjusted inpatient days CO, CT, GA,
SC

HOSP_
NAFTEAPD

2007 Nurse aides per 1000 adjusted inpatient days CO, CT, GA,
SC

HOSP_
OPSURGPCT

2007 Percentage of all surgeries performed in
outpatient setting

CO, CT

H_LOCTCH 1993-1997 Location/teaching status of hospital: (1) rural,
(2) urban non-teaching, (3) urban teaching

LOCTEACH 1988-1992 Location/teaching status of hospital: (1) rural,
(2) urban non-teaching, (3) urban teaching

HOSP_REGION 1998-2007 Region of hospital: (1) Northeast, (2)
Midwest, (3) South, (4) West

H_REGION 1993-1997 Region of hospital: (1) Northeast, (2)
Midwest, (3) South, (4) West

ST_REG 1988-1992 Region of hospital: (1) Northeast, (2)
Midwest, (3) South, (4) West

HOSP_TEACH 1998-2007 Teaching status of hospital: (0) non-teaching,
(1) teaching

H_TCH 1993-1997 Teaching status of hospital: (0) non-teaching,
(1) teaching

HCUP NIS (11/16/2015) III-14 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes Unavailable
in 2007 for:

NIS_STRATUM 1998-2007 Stratum used to sample hospitals beginning
in 1998; includes geographic region, control,
location/teaching status, and bed size

STRATUM 1988-1997 Stratum used to sample hospitals prior to
1998; includes geographic region, control,
location/teaching status, and bed size

STRAT_ST 1988-1997 Stratum for State-specific weights

Hospital
weights

HOSPWT 1998-2007 Weight to hospitals in AHA universe (i.e.,
total U.S.) beginning in 1998

HOSPWT_U 1988-1997 Weight to hospitals in AHA universe (i.e.,
total U.S.) prior to 1998

HOSPWT_F 1988-1997 Weight to hospitals in the sample frame

HOSPWT_S 1988-1997 Weight to hospitals in the State

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HCUP NIS (11/16/2015) III-15 Appendix III
Data Elements

Table 3. Data Elements in the NIS Disease Severity Measures Files

All data elements listed below are available for all States in the 2005 NIS Disease Severity
Measures files.

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes

AHRQ
Comorbidity
Software
(AHRQ)

CM_AIDS 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Acquired immune
deficiency syndrome : (0) Comorbidity is not
present, (1) Comorbidity is present

CM_ALCOHOL 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Alcohol abuse: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_ANEMDEF 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Deficiency anemias :
(0) Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_ARTH 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Rheumatoid
arthritis/collagen vascular diseases : (0) Comorbidity
is not present, (1) Comorbidity is present

CM_BLDLOSS 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Chronic blood loss
anemia: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_CHF 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Congestive heart
failure: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_CHRNLUNG 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Chronic pulmonary
disease: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_COAG 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Coagulopathy: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_DEPRESS 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Depression: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_DM 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Diabetes,
uncomplicated: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_DMCX 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Diabetes with chronic
complications: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_DRUG 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Drug abuse: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_HTN_C 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Hypertension,
(combine uncomplicated and complicated): (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_HYPOTHY 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Hypothyroidism: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_LIVER 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Liver disease: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

HCUP NIS (11/16/2015) III-16 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes

CM_LYMPH 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Lymphoma : (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_LYTES 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Fluid and electrolyte
disorders: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_METS 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Metastatic cancer: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_NEURO 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Other neurological
disorders: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_OBESE 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Obesity: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_PARA 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Paralysis: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_PERIVASC 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Peripheral vascular
disorders: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_PSYCH 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Psychoses: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_PULMCIRC 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Pulmonary circulation
disorders: (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_RENLFAIL 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Renal failure: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_TUMOR 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Solid tumor without
metastasis : (0) Comorbidity is not present, (1)
Comorbidity is present

CM_ULCER 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Peptic ulcer disease
excluding bleeding: (0) Comorbidity is not present,
(1) Comorbidity is present

CM_VALVE 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Valvular disease: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

CM_WGHTLOSS 2002-2007 AHRQ comorbidity measure: Weight loss: (0)
Comorbidity is not present, (1) Comorbidity is
present

HCUP NIS (11/16/2015) III-17 Appendix III
Data Elements

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes

All Patient
Refined DRG
(3M)

APRDRG 2002-2007 All Patient Refined DRG

APRDRG_Risk_
Mortality

2002-2007 All Patient Refined DRG: Risk of Mortality Subclass:
(0) No class specified,(1) Minor likelihood of
dying,(2) Moderate likelihood of dying,(3) Major
likelihood of dying,(4) Extreme likelihood of dying

APRDRG_Severity 2002-2007 All Patient Refined DRG: Severity of Illness
Subclass: (0) No class specified,(1) Minor loss of
function (includes cases with no comorbidity or
complications),(2) Moderate loss of function,(3)
Major loss of function,(4)Extreme loss of function

All-Payer
Severity-
adjusted DRG
(HSS, Inc.)

APSDRG 2002-2007 All-Payer Severity-adjusted DRG

APSDRG_
Mortality_Weight

2002-2007 All-Payer Severity-adjusted DRG: Mortality Weight

APSDRG_LOS_
Weight

2002-2007 All-Payer Severity-adjusted DRG: Length of Stay
Weight

APSDRG_Charge
_Weight

2002-2007 All-Payer Severity-adjusted DRG: Charge Weight

Disease
Staging
(Medstat)

DS_DX_
Category1

2002-2007 Disease Staging: Principal Disease Category

DS_Stage1 2002-2007 Disease Staging: Stage of Principal Disease
Category

DS_LOS_Level 2002-2007 Disease Staging: Length of Stay Level: (1) Very low
(less than 5% of patients),(2) Low (5 – 25% of
patients),(3) Medium (25 – 75% of patients),(4) High
(75 – 95% of patients),(5) Very high (greater than
95% of patients)

DS_LOS_Scale 2002-2007 Disease Staging: Length of Stay Scale

DS_Mrt_Level 2002-2007 Disease Staging: Mortality Level: (0) Extremely low –
excluded from percentile calculation (mortality
probability less than .0001), (1) Very low (less than
5% of patients), (2) Low (5 – 25% of patients), (3)
Medium (25 – 75% of patients), (4) High (75 – 95% of
patients), (5) Very high (greater than 95% of
patients)

DS_Mrt_Scale 2002-2007 Disease Staging: Mortality Scale

DS_RD_Level 2002-2007 Disease Staging: Resource Demand Level : (1) Very
low (less than 5% of patients),(2) Low (5 – 25% of
patients),(3) Medium (25 – 75% of patients),(4) High
(75 – 95% of patients),(5) Very high (greater than
95% of patients)

DS_RD_Scale 2002-2007 Disease Staging: Resource Demand Scale

Linkage
Variables

HOSPID 2002-2007 HCUP hospital identification number

KEY 2002-2007 HCUP record identifier

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HCUP NIS (11/16/2015) III-18 Appendix III
Data Elements

Table 4. Data Elements in the NIS Diagnosis and Procedure Groups Files

All data elements listed below are available for all States in the 2007 NIS Diagnosis and
Procedure Groups files.

Type of
Data Element

HCUP
Variable Name

Years
Available

Coding Notes

Clinical
Classifications
Software
category for
Mental Health
and Substance
Abuse
(CCS-MHSA)

CCSMGN1 –
CCSMGN15

2005-2006 CCS-MHSA general category for all diagnoses

CCSMSP1 –
CCSMSP15

2005-2006 CCS-MHSA specific category for all diagnoses

ECCSMGN1 –
ECCSMGN4

2005-2006 CCS-MHSA general category for all external cause
of injury codes

Chronic
Condition
Indicator

CHRON1 –
CHRON15

2005-2007 Chronic condition indicator for all diagnoses: (0)
non-chronic condition, (1) chronic condition

CHRONB1 –
CHRONB15

2005-2007 Chronic condition indicator body system for all
diagnoses: (1) Infectious and parasitic disease, (2)
Neoplasms, (3) Endocrine, nutritional, and metabolic
diseases and immunity disorders, (4) Diseases of
blood and blood-forming organs, (5) Mental
disorders, (6) Diseases of the nervous system and
sense organs, (7) Diseases of the circulatory
system, (8) Diseases of the respiratory system, (9)
Diseases of the digestive system, (10) Diseases of
the genitourinary system, (11) Complications of
pregnancy, childbirth, and the puerperium, (12)
Diseases of the skin and subcutaneous tissue, (13)
Diseases of the musculoskeletal system, (14)
Congenital anomalies, (15) Certain conditions
originating in the perinatal period, (16) Symptoms,
signs, and ill-defined conditions, (17) Injury and
poisoning, (18) Factors influencing health status and
contact with health services

Procedure
Class

PCLASS1 –
PCLASS15

2005-2007 Procedure Class for all procedures: (1) Minor
Diagnostic, (2) Minor Therapeutic, (3) Major
Diagnostic, (4) Major Therapeutic

Linkage
Variables

HOSPID 2002-2007 HCUP hospital identification number

KEY 2002-2007 HCUP record identifier

Return to Introduction

HCUP NIS (7/14/2016) E-1 Endnotes

ENDNOTES

1 Refer to Chapter 10 in Foreman, EK, Survey Sampling Principles. New York: Dekker, 1991.

2 Carlson BL, Johnson AE, Cohen SB. “An Evaluation of the Use of Personal Computers for

Variance Estimation with Complex Survey Data.” Journal of Official Statistics, vol. 9, no. 4, 1993:
795-814.

3 We used the following American Hospital Association Annual Survey Database (Health Forum,

LLC © 2007) data elements to assign the NIS Teaching Hospital Indicator:

AHA Data Element Name = Description [HCUP Data Element Name].
BDH = Number of short-term hospital beds [B001H].
BDTOT = Number of total facility beds [B001].
FTRES = Number of full-time employees: interns & residents (medical & dental) [E125].
PTRES = Number of part-time employees: interns & residents (medical & dental) [E225].
MAPP8 = Council of Teaching Hospitals (COTH) indicator [A101].
MAPP3 = Residency training approval by the Accreditation Council for Graduate Medical

Education (ACGME) [A102].

Prior to the 1998 NIS, we used the following SAS code to assign the NIS teaching hospital status
indicator, H_TCH:

/* FIRST ESTABLISH SHORT-TERM BEDS DEFINITION */
IF BDH NE . THEN BEDTEMP = BDH ; /* SHORT TERM BEDS */
ELSE IF BDH =. THEN BEDTEMP=BDTOT ; /* TOTAL BEDS PROXY */

/*******************************************************/
/* NEXT ESTABLISH TEACHING STATUS BASED ON F-T & P-T */
/* RESIDENT/INTERN STATUS FOR HOSPITALS. */
/*******************************************************/
RESINT = (FTRES + .5*PTRES)/BEDTEMP ;
IF RESINT > 0 & (MAPP3=1 OR MAPP8=1) THEN H_TCH=1;/* 1=TEACHING */
ELSE H_TCH=0 ; /* 0=NONTEACHING */

Beginning with the 1998 NIS, we used the following SAS code to assign the teaching hospital
status indicator, HOSP_TEACH:

/*******************************************************/
/* FIRST ESTABLISH SHORT-TERM BEDS DEFINITION */
/*******************************************************/
IF BDH NE . THEN BEDTEMP = BDH ; /* SHORT TERM BEDS */
ELSE IF BDH =. THEN BEDTEMP = BDTOT ; /* TOTAL BEDS PROXY */
/*******************************************************/
/* ESTABLISH IRB NEEDED FOR TEACHING STATUS */
/* BASED ON F-T P-T RESIDENT INTERN STATUS */
/*******************************************************/
IRB = (FTRES + .5*PTRES) / BEDTEMP ;
/*******************************************************/
/* CREATE TEACHING STATUS VARIABLE */
/*******************************************************/
IF (MAPP8 EQ 1) OR (MAPP3 EQ 1) THEN HOSP_TEACH = 1 ;
ELSE IF (IRB GE 0.25) THEN HOSP_TEACH = 1 ;
ELSE HOSP_TEACH = 0 ;

HCUP NIS (7/14/2016) E-2 Endnotes

4 Most AHA Annual Survey Database files do not cover a January-to-December period for every

hospital. The numbers of hospitals for 1988-1991 are based on adjusted versions of the files
which we created by apportioning the data from adjacent survey files across calendar years. The
numbers of hospitals for later years are based on the unadjusted AHA Annual Survey Database
files.

5 Table 1: Annual Estimates of the Population for the United States, Regions, States, and Puerto
Rico: April 1, 2000 to July 1, 2007 (NST-EST2007-01). Source: Population Division, U.S. Census
Bureau. Release Date: December 27, 2007.