A Population-Based Assessment of the Burden of Acute Pancreatitis in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to investigate the incidence and mortality of emergency department (ED) visits in the United States attributed to acute pancreatitis (AP) and quantify predictors of admission and mortality. METHODS: Using the nationwide ED sample, all ED visits between 2006 and 2009 for AP were extracted. Multivariable analyses were fitted for prediction of admission and mortality. RESULTS: A weighted sample of 1,224,121 patient visits with AP was captured. Of those, 75.4% resulted in admission and 0.7% died. Between 2006 and 2009, the incidence of AP ED visits increased from 9.9 to 10.6 per 10,000 person-years. Patients were more likely to be admitted if sicker (Charlson Comorbidity Index score ≥ 3; OR, 6.48; P < 0.001) and if the etiology of pancreatitis was alcoholic versus biliary (OR, 2.20; P < 0.001). They were more likely to die if sicker (Charlson Comorbidity Index score ≥ 3; OR, 1.51; P < 0.001) and covered with Medicare or Medicaid versus private insurance (OR, 1.40; P < 0.001 and OR, 1.45; P < 0.001, respectively). CONCLUSIONS: Emergency department visits for AP represent a significant burden on US health care. Although mortality is lower than previously reported, significant disparities exist in patients presenting with AP with regard to admission and mortality rates. Further investigations are needed to assess these disparities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».