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Enregistrement W1849550017 · doi:10.1111/ijs.12641

The Iscore Predicts Total Healthcare Costs Early after Hospitalization for an Acute Ischemic Stroke

2015· article· en· W1849550017 sur OpenAlexafffundabout
Emmanuel M. Ewara, Wanrudee Isaranuwatchai, Dawn M. Bravata, Linda S. Williams, Jiming Fang, Jeffrey S. Hoch, Gustavo Saposnik

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Stroke NetworkInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineStroke (engine)Ischemic strokeHealth careEmergency medicineFramingham Risk ScorePhysical therapyInternal medicineIschemiaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The ischemic Stroke risk score is a validated prognostic score which can be used by clinicians to estimate patient outcomes after the occurrence of an acute ischemic stroke. AIM: In this study, we examined the association between the ischemic Stroke risk score and patients' 30-day, one-year, and two-year healthcare costs from the perspective of a third party healthcare payer. METHODS: Patients who had an acute ischemic stroke were identified from the Registry of Canadian Stroke Network. The 30-day ischemic Stroke risk score prognostic score was determined for each patient. Direct healthcare costs at each time point were determined using administrative databases in the province of Ontario. Unadjusted mean and the impact of a 10-point increase ischemic Stroke risk score and a patient's risk of death or disability on total cost were determined. RESULTS: There were 12,686 patients eligible for the study. Total unadjusted mean costs were greatest among patients at high risk. When adjusting for patient characteristics, a 10-point increase in the ischemic Stroke risk score was associated with 8%, 7%, and 4% increase in total costs at 30 days, one-year, and two-years. The same increase was found to impact patients at low, medium, and high risk differently. When adjusting for patient characteristics, patients in the high-risk group had the highest total costs at 30 days, while patients at medium risk had the highest costs at both one and two-years. CONCLUSIONS: The ischemic Stroke risk score can be useful as a predictor of healthcare utilization and costs early after hospitalization for an acute ischemic stroke.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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