Association of Hospital Spending Intensity With Mortality and Readmission Rates in Ontario Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The extent to which better spending produces higher-quality care and better patient outcomes in a universal health care system with selective access to medical technology is unknown. OBJECTIVE: To assess whether acute care patients admitted to higher-spending hospitals have lower mortality and readmissions. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: The study population comprised adults (>18 years) in Ontario, Canada, with a first admission for acute myocardial infarction (AMI) (n = 179,139), congestive heart failure (CHF) (n = 92,377), hip fracture (n = 90,046), or colon cancer (n = 26,195) during 1998-2008, with follow-up to 1 year. The exposure measure was the index hospital's end-of-life expenditure index for hospital, physician, and emergency department services. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcomes were 30-day and 1-year mortality and readmissions and major cardiac events (readmissions for AMI, angina, CHF, or death) for AMI and CHF. RESULTS: Patients' baseline health status was similar across hospital expenditure groups. Patients admitted to hospitals in the highest- vs lowest-spending intensity terciles had lower rates of all adverse outcomes. In the highest- vs lowest-spending hospitals, respectively, the age- and sex-adjusted 30-day mortality rate was 12.7% vs 12.8% for AMI, 10.2% vs 12.4% for CHF, 7.7% vs 9.7% for hip fracture, and 3.3% vs 3.9% for CHF; fully adjusted relative 30-day mortality rates were 0.93 (95% CI, 0.89-0.98) for AMI, 0.81 (95% CI, 0.76-0.86) for CHF, 0.74 (95% CI, 0.68-0.80) for hip fracture, and 0.78 (95% CI, 0.66-0.91) for colon cancer. Results for 1-year mortality, readmissions, and major cardiac events were similar. Higher-spending hospitals had higher nursing staff ratios, and their patients received more inpatient medical specialist visits, interventional (AMI cohort) and medical (AMI and CHF cohorts) cardiac therapies, preoperative specialty care (colon cancer cohort), and postdischarge collaborative care with a cardiologist and primary care physician (AMI and CHF cohorts). CONCLUSION: Among Ontario hospitals, higher spending intensity was associated with lower mortality, readmissions, and cardiac event rates.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».