National Trends in Pediatric Systemic Lupus Erythematosus Hospitalization in the United States: 2000–2009
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the setting of recent healthcare advances and emphasis on reduced spending, we aimed to characterize US trends in inpatient healthcare use and mortality for pediatric systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: We performed a retrospective, serial, cross-sectional analysis of the national Kids' Inpatient Database (for 2000, 2003, 2006, and 2009). We identified patients with SLE aged 2 to 21 years using an International Classification of Diseases, 9th revision (ICD-9) code of 710.0 listed as a discharge diagnosis. Using sampling weights, we estimated trends in hospitalization, inpatient mortality, procedure rates, and length of stay (LOS). We analyzed patient and hospital-specific risk factors for mortality and LOS, and compared those outcomes to those without SLE. RESULTS: We identified 26,903 estimated pediatric SLE hospitalizations. The hospitalization rate of 8.6 (95% CI 7.6-9.6) per 100,000 population and mean LOS of 5.9 days (95% CI 5.6-6.2) were stable over time. We found a significant downward trend in mortality, decreasing from 1% to 0.6% (p = 0.04), which paralleled a less pronounced trend for those without SLE. The rate of dialysis, blood transfusions, and vascular catheterization procedures increased. Patients with SLE nephritis and non-white race were at risk for increased healthcare use and death. CONCLUSION: Pediatric SLE hospitalization rate and LOS remained stable, but inpatient mortality decreased as the rate of common therapeutic procedures increased. More research is needed to understand the drivers of these relationships.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».