Ethnic disparities in the quality of hospital care in New Zealand, as measured by 30-day rate of unplanned readmission/death
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the quality of hospital care for New Zealand (NZ) Māori and NZ European adult patients, using the rate of unplanned readmission or death within 30 days of discharge as an indicator of quality. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: NZ public hospitals. PARTICIPANTS: Data from 89 658 patients who were admitted for one of a defined set of surgical procedures at NZ public hospitals 2002-8 were obtained from the NZ Ministry of Health. Outcome The odds of readmission for NZ Māori when compared with NZ European patients were calculated using logistic regression, incorporating variables for age, sex, comorbidity, index procedure, hospital volume and socioeconomic position. RESULTS: NZ Māori had 16% higher odds of readmission or death when compared with NZ European patients (OR = 1.16; 95% CI 1.08-1.24) after adjusting for all covariates. Readmission or death was also associated with being female (OR = 1.09; 1.03-1.15), older age (OR = 1.33; 1.19-1.48, for >79 years compared with 18-39 years), higher comorbidity (OR = 2.08; 1.89-2.31, for Charlson score 3+ compared with 0) and higher hospital volume (OR = 0.81; 0.76-0.86, for lowest volume compared with highest). CONCLUSIONS: This study suggests ethnic disparities in the quality of hospital care in NZ using unplanned readmission rate as an indicator of quality. There are well-documented differences in health outcomes between Māori and NZ Europeans, and it is possible that differential treatment within the health system contributes to these health status inequalities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».