Determining the In‐Hospital Cost of Bleeding in Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic impact of bleeding in the setting of nonemergent percutaneous coronary intervention (PCI) is poorly understood and complicated by the variety of bleeding definitions currently employed. This retrospective analysis examines and contrasts the in-hospital cost of bleeding associated with this procedure using six bleeding definitions employed in recent clinical trials. METHODS: All nonemergent PCI cases at Christiana Care Health System not requiring a subsequent coronary artery bypass were identified between January 2003 and March 2006. Bleeding events were identified by chart review, registry, laboratory, and administrative data. A microcosting strategy was applied utilizing hospital charges converted to costs using departmental level direct cost-to-charge ratios. The independent contributions of bleeding, both major and minor, to cost were determined by multiple regression. Bootstrap methods were employed to obtain estimates of regression parameters and their standard errors. RESULTS: A total of 6,008 cases were evaluated. By GUSTO definitions there were 65 (1.1%) severe, 52 (0.9%) moderate, and 321 (5.3%) mild bleeding episodes with estimated bleeding costs of $14,006; $6,980; and $4,037, respectively. When applying TIMI definitions there were 91 (1.5%) major and 178 (3.0%) minor bleeding episodes with estimated costs of $8,794 and $4,310, respectively. In general, the four additional trial-specific definitions identified more bleeding events, provided lower estimates of major bleeding cost, and similar estimates of minor bleeding costs. CONCLUSIONS: Bleeding is associated with considerable cost over and above interventional procedures; however, the choice of bleeding definition impacts significantly on both the incidence and economic consequences of these events.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| 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 ».