Trends in 1-year survival of people admitted to hospital in Ontario, 1994–2009
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changes in the long-term survival of people admitted to hospital is unknown. This study examined trends in 1-year survival of patients admitted to hospital adjusted for improved survival in the general population. METHODS: One-year survival after admission to hospital was determined for all adults admitted to hospital in Ontario in 1994, 1999, 2004, or 2009 by linking to vital statistics datasets. Annual survival in the general population was determined from life tables for Ontario. RESULTS: Between 1994 and 2009, hospital use decreased (from 8.8% to 6.3% of the general adult population per year), whereas crude 1-year mortality among people with hospital admissions increased (from 9.2% to 11.6%). During this time, patients in hospital became significantly older (median age increased from 51 to 58 yr) and sicker (the proportion with a Charlson comorbidity index score of 0 decreased from 68.2% to 60.0%), and were more acutely ill on admission (elective admissions decreased from 47.4% to 42.0%; proportion brought to hospital by ambulance increased from 16.1% to 24.8%). Compared with 1994, the adjusted odds ratio (OR) for death at 1 year in 2009 was 0.78 (95% confidence interval [CI] 0.77-0.79). However, 1-year risk of death in the general population decreased by 24% during the same time. After adjusting for improved survival in the general population, risk of death at 1 year for people admitted to hospital remained significantly lower in 2009 than in 1994 (adjusted relative excess risk 0.81, 95% CI 0.80-0.82). INTERPRETATION: After accounting for both the increased burden of patient sickness and improved survival in the general population, 1-year survival for people admitted to hospital increased significantly from 1994 to 2009. The reasons for this improvement cannot be determined from these data.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».