Underutilization of acute care settings in a tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate underutilization of acute care settings in a tertiary care hospital. DESIGN: A retrospective and concurrent cohort study using chart reviews and the Intensity of service, Severity of illness, Discharge screen for Acute Care (ISD-AC(R)) tool to measure appropriateness of acute care for patients who were receiving care in a less acute setting, as an indicator of underutilization. SETTING: A 450-bed tertiary care teaching hospital. STUDY PARTICIPANTS: Patients discharged from the emergency department, patients discharged from acute care inpatient units and patients in acute, non-critical care settings. INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: The percentage of patients discharged from the emergency department who did not meet the criteria for acute care discharge screens; the percentage of patients discharged from an acute care inpatient unit who did not meet the criteria for discharge screens; and the percentage of patients who were in acute, non-critical care beds and who met the criteria for critical care. RESULTS: It was found that six out of 168 patients [3.57%; 95% confidence interval (CI), 1.32-7.61%] did not meet the discharge screens at the time of discharge from the emergency department. Four out of 156 patients (2.56%; 95% CI, 0.70-6.43%) did not meet the discharge screens at the time of discharge from an acute care inpatient service and two out of 156 acute care patients (1.33%; 95% CI, 0.02-4.73%) who were in non-critical care beds met the criteria for critical care. CONCLUSION: These findings of underutilization may help to quantitate an unmet need in health care.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».