Net costs of hospital-acquired and pre-admission PUs among older people hospitalised in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the net cost of hospital-acquired and pre-admission pressure ulcers (PUs) in an acute-care setting in Ontario, Canada. METHOD: Cases of PUs were identified among hospitalised patients using Ontario Case Costing Initiative (OCCI) data from 2002-2006. Inpatient costs included direct and overhead costs.To determine the net cost of PUs, cases were matched controlling for age, gender, most responsible diagnosis and comorbidity. Mean net costs were estimated using Bayesian linear mixed models methods. Results were also reported by PU severity. RESULTS: In our study, there were 1351 cases of hospital-acquired PUs and 2523 cases of preadmission PUs over 5 years. Net cost of hospital-acquired PU ranged between CA$44000 for a category II PU to CA$90000 for a category IV PU. For pre-admission PU net cost was between CA$11 000 to CA$18500 for category II and category IV PU, respectively.The net cost of treating hospital-acquired PU is higher than pre-admission PU. Costs increase with increasing PU severity. CONCLUSION: The total net adjusted hospitalisation cost of a hospital-acquired PU in Ontario was CA$44000-90000, compared with CA$11 000-18500 for a pre-admission PU. Future studies should determine the attributable cost of PU using patient-level data to verify the accuracy of the study results.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».