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Enregistrement W1977914875 · doi:10.5430/jha.v4n4p8

Hospital resource utilization associated with pediatric gastrostomy devices

2015· article· en· W1977914875 sur OpenAlexvenueno aff
Morgan K. Richards, Jarod P. McAteer, Meera Kotagal, Dennis Shaw, Ghassan Wahbeh, Lilah Melzer, Adam B. Goldin

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneous endoscopic gastrostomyPoisson regressionGastrostomyPsychological interventionRetrospective cohort studyEmergency departmentFeeding tubeLogistic regressionEmergency medicineSurgeryNursingInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Pediatric gastrostomy devices (GD) are associated with frequent planned and unplanned ongoing care. The objective was to examine the association between planned or unplanned repeat intervention and 1) the type of tube at initial placement and 2) the method of initial device placement: operative, endoscopic or image-guided.Methods: We performed a retrospective review from January 1, 2010 – December 31, 2011 of consecutive patients that received a GD or gastrojejunostomy device (GJ) at a freestanding pediatric hospital. We estimated the risk of hospital utilization in terms of repeat interventions or device-related emergency department visits for initial GJ versus GD placement and based on method of initial device placement.Results: Over the two year period, 275 (92.0%) GDs and 24 (8.0%) GJs were placed. One hundred forty-five (48.5%) were placed surgically, 113 (37.8%) endoscopically, and 41 (13.7%) with an image-guided technique. Repeat utilization occurred in 60.9% of patients. Multivariate Poisson regression estimated that GJs compared to GDs were 2.05 (95% CI: 1.01 - 4.16) times as likely to have repeat hospital utilization. Multivariate Cox regression estimated that endoscopic and image-guided placements were associated with higher rates of hospital utilization than surgical placement (HR 2.56; 95% CI: 1.73 - 3.79 and 2.07; 95% CI: 1.20 - 3.58, respectively).Conclusions: Resource utilization after GD/GJ placement is not equal relative to the method of initial placement. Process standardization requires further investigation to reduce this health care burden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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