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Enregistrement W2098024044 · doi:10.1177/0951484813512287

What causes international variations in length of stay: A comparative analysis for two inpatient conditions in Japanese and Canadian hospitals

2013· article· en· W2098024044 sur OpenAlexaffabout
James H. Tiessen, Hirofumi Kambara, Tsuneo Sakai, Ken Kato, Kazunobu Yamauchi, Charles McMillan

Notice bibliographique

RevueHealth Services Management Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionCase mix indexPaymentDemographyEmergency medicineMedical diagnosisNursingFinanceBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospital average length of stay varies considerably between countries. However, there is limited patient-level research identifying or discounting possible reasons for these differences. This study compares the length of stay of patients in Japan, where it is the longest in the OECD, and Canada, where length of stay is closer to the OECD mean. Administrative patient-level data, including age, gender, co-morbidities, intervention, discharge plan, outcome and length of stay were collected from two Japanese and two Ontario, Canada hospitals for two diagnoses: colorectal cancer surgery and acute myocardial infarction. Analyses examined linkages between patient characteristics, hospitals and countries and length of stay. When controlling for patient demographic characteristics, the incidence of co-morbidities and discharge plan practices, Japanese length of stay tended to be significantly longer than that in Canada for both diagnoses. Mortality rates were not significantly different; however, the readmission rate (28 days or less) for acute myocardial infarction was higher in the Canadian hospitals. The findings indicate that non-clinical factors contribute to sustained international differences in length of stay. These factors may include professional or cultural norms, differing payment schemes and access to long-term care facilities. The study also introduces a protocol that can be used for international patient-level comparisons that can enable effective policy and management learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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