Falls in hospital increase length of stay regardless of degree of harm
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Acute inpatient falls are common and serious adverse events that lead to injury, prolonged hospitalization and increased cost of care. To determine the difference in total acute hospital care length of stay (LOS) for patients with and without an in-hospital fall (IHF), regardless of degree of harm. METHODS: This was a retrospective observational study at a 728-bed acute care teaching hospital. We used propensity scores to match 292 patients with 330 controls by case mix group, sex, Resource Intensity Weights and week of admission. We used two administrative databases: hospital fall incident reporting system and Discharge Abstract Database. We reviewed all IHF incidents for patients 18 years and older, admitted to inpatient acute care hospital units/programs between 1 November 2009 and 31 August 2011. RESULTS: The average LOS for IHF cases was 37.2 days [median 26.5 days; interquartile range (IQR) 14, 54] and 25.7 days (median 13 days; IQR 5, 33) for matched control patients. Survival analysis results indicated that patients who did not have an IHF were 2.4 times (95% CI 2.1, 2.7; P < 0.001) more likely to be discharged earlier from acute care than patients who had an IHF. CONCLUSIONS: Experiencing either an injurious or a non-injurious fall during an acute care hospitalization was associated with prolonged LOS.
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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 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».