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Enregistrement W1975370040 · doi:10.1186/1472-6963-11-s1-a15

Incremental costs of hospital-acquired complications in Alberta, Canada

2011· article· en· W1975370040 sur OpenAlexafffundabout
Tanya Jackson, Andrew Fong, Mei-Fang Liu, Kathy Murray, L Walz, Cheryl Houston, Kim Walker, Stafford Dean

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Mots-clésMedicineHealth administrationNursing researchHealth informaticsPublic healthHealth economicsHarmMedical emergencyEmergency medicineHealth services researchMedical diagnosisPain medicineIntensive care medicineNursingAnesthesiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital-acquired diagnoses (HAD) not only lengthen inpatients’ recovery times but also incur significant additional costs of care. The focus of previous research has been on ‘highly preventable’ indicator conditions and the cost of individual episodes, rather than on the entire spectrum of unintentional patient harm. As well, little attention has been paid to the frequency of HADs and resulting total costs. The objective of this study was to estimate the incremental cost, aggregated system costs, and length-of-stay effects of hospital-acquired diagnoses in eight Alberta (Canada) hospitals. Routinely coded diagnosis data, combined with a Present-on-Admission (POA) flag, were used to group 206,011 inpatient records into the 144 classes of the Classification of Hospital Acquired Diagnoses (CHADx). In Alberta’s larger hospitals, costs are measured using sophisticated bottom-up, patient-level costing systems. We employed a generalized linear model (GLM) with a gamma distribution using a log link relationship between the total cost of hospitalization and all 144 CHADx groups, after controlling for in-hospital death, one-day hospitalization, and the mean of uncomplicated cases in each CaseMix Group (CMG). Nearly a quarter of the sample (23.9%) had at least one recorded hospital-acquired diagnosis. Across all cases, any HAD was associated with increased costs of C$10,866, more than double the mean cost of an uncomplicated admission, with a mean of 4.7 additional days of stay. CHADx representing the highest per-episode median incremental cost included multi-drug resistant Staph aureus (CHADx 4.3, C$11,357), falls with fractured neck of femur (CHADx 3.1, C$6,679), and pressure ulcers (CHADx 8.1, C$6,512). Twenty-two CHADx added > 2 days to the median for a similar but uncomplicated stay. Taking the volume of cases into account, and using an approximation of the mean incremental cost to capture all system costs, urinary tract infection (CHADx 9.2) was the most costly, adding C$19.3 million to system costs. CHADx responsible for the greatest extension of LOS (length of stay) across the system were similar to those adding the greatest costs, with the notable additions of Clostridium difficile infection (CHADx 7.3, +8,813 days) and septicaemia (CHADx 4.1, +6,284). High-level grouping of CHADx showed hospital-acquired infections to be the mostly costly type of complication, adding C$49.6 million, although this finding is sensitive to the way in which HAD conditions are grouped.

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)0,005
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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