Ten-year health service use outcomes in a population-based cohort of 21 000 injured adults: the Manitoba Injury Outcome Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify long-term health service use (HSU) following non-fatal injury in adults. METHODS: A retrospective, population-based, matched cohort study identified an inception cohort (1988-91) of injured people who had been hospitalized (ICD-9-CM 800-995) aged 18-64 years (n = 21 032) and a matched non-injured comparison group (n = 21 032) from linked administrative data from Manitoba, Canada. HSU data (on hospitalizations, cumulative length of stay, physician claims and placements in extended care services) were obtained for the 12 months before and 10 years after the injury. Negative binomial and Poisson regressions were used to quantify associations between injury and long-term HSU. FINDINGS: Statistically significant differences in the rates of HSU existed between the injured and non-injured cohorts for the pre-injury year and every year of the follow-up period. After controlling for pre-injury HSU, the attributable risk percentage indicated that 38.7% of all post-injury hospitalizations (n = 25 183), 68.9% of all years spent in hospital (n = 1031), 21.9% of physician claims (n = 269 318) and 77.1% of the care home placements (n = 189) in the injured cohort could be attributed to being injured. CONCLUSION: Many people who survive the initial period following injury, face long periods of inpatient care (and frequent readmissions), high levels of contact with physicians and an increased risk of premature placement in institutional care. Population estimates of the burden of injury could be refined by including long-term non-fatal health consequences and controlling for the effect of pre-injury comorbidity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».