Comparison of Mortality Between Private For-Profit and Private Not-For-Profit Hemodialysis Centers
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Private for-profit and private not-for-profit dialysis facilities provide the majority of hemodialysis care in the United States. There has been extensive debate about whether the profit status of these facilities influences patient mortality. OBJECTIVE: To determine whether a difference in adjusted mortality rates exists between hemodialysis patients receiving care in private for-profit vs private not-for-profit dialysis centers. DATA SOURCES: We searched 11 bibliographic databases, reviewed our own files, and contacted experts in June 2001-January 2002. In June 2002, we also searched PubMed using the "related articles" feature, SciSearch, and the reference lists of all studies that fulfilled our eligibility criteria. STUDY SELECTION: We included published and unpublished observational studies that directly compared the mortality rates of hemodialysis patients in private for-profit and private not-for-profit dialysis centers and provided adjusted mortality rates. We masked the study results prior to determining study eligibility, and teams of 2 reviewers independently evaluated the eligibility of all studies. Eight observational studies that included more than 500 000 patient-years of data fulfilled our eligibility criteria. DATA EXTRACTION: Teams of 2 reviewers independently abstracted data on study characteristics, sampling method, data sources, and factors controlled for in the analyses. Reviewers resolved disagreements by consensus. DATA SYNTHESIS: The studies reported data from January 1, 1973, through December 31, 1997, and included a median of 1342 facilities per study. Six of the 8 studies showed a statistically significant increase in adjusted mortality in for-profit facilities, 1 showed a nonsignificant trend toward increased mortality in for-profit facilities, and 1 showed a nonsignificant trend toward decreased mortality in for-profit facilities. The pooled estimate, using a random-effects model, demonstrated that private for-profit dialysis centers were associated with an increased risk of death (relative risk, 1.08; 95% confidence interval, 1.04-1.13; P<.001). This relative risk suggests that there are annually 2500 (with a plausible range of 1200-4000) excessive premature deaths in US for-profit dialysis centers. CONCLUSIONS: Hemodialysis care in private not-for-profit centers is associated with a lower risk of mortality compared with care in private for-profit centers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».