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Enregistrement W2093435503 · doi:10.1111/j.1440-1754.2009.01551.x

Financial costs for parents with a baby in a neonatal nursery

2009· article· en· W2093435503 sur OpenAlexaffabout
Brenda Argus, Jennifer A. Dawson, Connie Wong, Colin J. Morley, Peter G. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Paediatrics and Child Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research Council
Mots-clésMedicinePediatricsNeonatal intensive care unitQuarter (Canadian coin)DemographyFinanceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To determine the additional financial cost to families of babies admitted to the nurseries of The Royal Women's Hospital, Melbourne, Australia. METHODS: Prospective case series of consecutive babies admitted to the Special and Intensive Care Nurseries at The Royal Women's Hospital, Melbourne, Australia. Data were collected from diaries completed by parents who recorded expenses related to having their baby in hospital. Fifty nine families of babies born <34 weeks' gestation who were hospitalised for at least 2 weeks. RESULTS: The median expenditure per family per week was Australian (A) $243 and the median length of stay in the nurseries was 7 weeks. The major costs were related to food and transport. Expenses related to the expression/storage of breast milk and accommodation were also considerable consuming 11% and 14%, respectively of the weekly amount spent. Of the 23 families who reported lost or reduced income, the median amount lost per week per family was A$324. CONCLUSION: The financial burden on families with babies admitted to a tertiary neonatal unit is substantial. The median cost per week was approximately one quarter of the average gross weekly income and included lost income as well as additional expenses. It is important that institutions and health-care systems recognise the magnitude of this additional burden on vulnerable families.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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