Effect of interhospital transfer on resource utilization and outcomes at a tertiary care referral center*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mortality and length of stay are two outcome variables commonly used as benchmarks in rating the performance of medical centers. Acceptance of transfer patients has been shown to affect both outcomes and the costs of health care. Our objective was to compare observed and predicted lengths of stay, observed and predicted mortality, and resource consumption between patients directly admitted and those transferred to the intensive care unit (ICU) of a large academic medical center. DESIGN: Observational cohort study. SETTING: Mixed medical/surgical ICU of a university hospital. PATIENTS: A total of 4,569 consecutive patients admitted to a tertiary care ICU from April 1, 1997, to March 30, 2000. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS: Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) III score, actual and predicted ICU and hospital lengths of stay, actual and predicted ICU and hospital mortality, and costs per admission. MAIN RESULTS: Crude comparison of directly admitted and transfer patients revealed that transfer patients had significantly higher APACHE III scores (mean, 60.5 vs. 49.7, p < .001), ICU mortality (14% vs. 8%, p < .001), and hospital mortality (22% vs. 14%, p < .001). Transfer patients also had longer ICU lengths of stay (mean, 6.0 vs. 3.8 days, p < .001) and hospital lengths of stay (mean, 20 vs. 15.9 days, p < .001). Stratified by disease severity using the APACHE III model, there was no difference in either ICU or hospital mortality between the two populations. However, in the transfer group with the lowest predicted mortality of 0-20%, ICU and hospital lengths of stay were significantly higher. In crude cost analysis, transfer patients' costs were $9,600 higher per ICU admission compared with nontransfer patients (95% confidence interval, $6,000-$13,400). Risk stratification revealed that the higher per-patient cost was entirely confined to the transfer patients with the lowest predicted mortality. CONCLUSIONS: Patients transferred to a tertiary care ICU are generally more severely ill and consume more resources. However, they have similar adjusted mortality outcomes when compared with directly admitted patients. The difference in resource consumption is mainly attributable to the group of patients in the lowest predicted risk bracket.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».