Inpatient Growth and Resource Use in 28 Children's Hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare inpatient resource use trends for healthy children and children with chronic health conditions of varying degrees of medical complexity. DESIGN: Retrospective cohort analysis. SETTING: Twenty-eight US children's hospitals. PATIENTS: A total of 1 526 051 unique patients hospitalized from January 1, 2004, through December 31, 2009, who were assigned to 1 of 5 chronic condition groups using 3M's Clinical Risk Group software. INTERVENTION: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Trends in the number of patients, hospitalizations, hospital days, and charges analyzed with linear regression. RESULTS: Between 2004 and 2009, hospitals experienced a greater increase in the number of children hospitalized with vs without a chronic condition (19.2% vs 13.7% cumulative increase, P < .001). The greatest cumulative increase (32.5%) was attributable to children with a significant chronic condition affecting 2 or more body systems, who accounted for 19.2% (n = 63 203) of patients, 27.2% (n = 111 685) of hospital discharges, 48.9% (n = 1.1 million) of hospital days, and 53.2% ($9.2 billion) of hospital charges in 2009. These children had a higher percentage of Medicaid use (56.5% vs 49.7%; P < .001) compared with children without a chronic condition. Cerebral palsy (9179 [14.6%]) and asthma (13 708 [21.8%]) were the most common primary diagnosis and comorbidity, respectively, observed among these patients. CONCLUSIONS: Patients with a chronic condition increasingly used more resources in a group of children's hospitals than patients without a chronic condition. The greatest growth was observed in hospitalized children with chronic conditions affecting 2 or more body systems. Children's hospitals must ensure that their inpatient care systems and payment structures are equipped to meet the protean needs of this important population of children.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle