Hospital admissions and MS: temporal trends and patient characteristics.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Hospital admissions are important surrogate measures for disease worsening and increased demand on healthcare resources; few studies have examined hospitalizations in multiple sclerosis (MS). We examined hospital admission rates and patterns in a large Canadian MS cohort. STUDY DESIGN: Retrospective, observational study. METHODS: Data from the British Columbia MS database were linked with hospital separation and registry administrative data, 1986 to 2008. Main outcomes included all-cause hospital admission rates and length of stay. The influence of time and patient characteristics was examined using multivariable regression models. RESULTS: Overall rate of all-cause admissions was 32.4 per 100 MS patients. Rates decreased by 1.4% (adjusted incidence rate ratio [IRR] 0.986; 95% confidence interval [CI] 0.982-0.990) per year from 1986 onward. Higher admission rates were associated with older age (adjusted IRR 1.011; 95% CI 1.007-1.014), primary progressive MS (adjusted IRR 1.294; 95% CI 1.162-1.441), and a longer disease duration (adjusted IRR 1.030; 95% CI 1.027-1.034). Mean length of inpatient stay was 10.2 (standard deviation [SD] 24.8) days, and increased over time. Hospital stays were longer for older patients and those with a longer disease duration, but were not influenced by sex or disease course. CONCLUSIONS: Admission rates for MS patients have decreased since 1986, but length of stay has increased. Patients with a longer disease duration and those with primary progressive MS had higher rates of admission and longer stays. Understanding the impact of time and patient characteristics on hospitalizations is important for resource allocation planning and designing future research studies examining interventions and treatments for MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».