Effects of Institutional Caseload of Subarachnoid Hemorrhage on Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Procedures requiring specific skill sets often have been shown to depend on institutional volume, that is, centers receiving a higher volume observe better outcomes in those patients. This relationship recently has been shown to exist for subarachnoid hemorrhage(SAH) patients in a large study in the United States. We aim to examine this relationship for SAH patients in England, restricting analysis to specialist neurosurgical units. METHODS: Aggregate counts of patients with SAH in 25 specialist neuroscience centers in England, from 2005 to 2011, were obtained from the Hospital Episode Statistics database maintained by the National Health Service Information Center. These data were linked with national mortality statistics to obtain counts of deaths. Poisson regression was used to investigate the relationship between institutional caseload of SAH and 6-month mortality from any cause. Six-month mortality rates and mortality ratios were computed. RESULTS: Annual institutional caseload of admissions with SAH was inversely related to 6-month mortality (P=0.009; r(2)=0.26). Each 100-patient increase in annual patient volume was associated with a 24% reduction in mortality (adjusted mortality ratio, 0.76; confidence interval, 0.67-0.87). This relationship was consistent across the entire range of annual institutional caseloads examined (29-367 cases for the lowest and highest volumes seen in a single center in 1 year). CONCLUSIONS: Our results provide support for management of SAH at high-volume centers and suggest that health care policy in this setting should pursue regionalization while ensuring an adequate geographic spread of access to care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».