International Differences in Length of Stay and Discharge Destination Following Hospitalization for Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
Background: A variety of institutional and technological factors have led to reduced lengths of stay (LOS) among patients hospitalized for acute myocardial infarction (MI) over the past two decades, but large international variations in LOS remain. One factor influencing LOS variation may be the availability of post-acute care facilities. When such facilities are unavailable, patients must be discharged in good enough condition to receive care at home. We explore this phenomenon by examining the influence of discharge destination on LOS for MI in 9 countries. Methods: Data are from a multi-site, international registry of patients who presented to acute care hospitals with MI. We used a 2-stage model to estimate the impact of LOS on the likelihood of discharge to home while controlling for patient demographics, medical history, MI severity at presentation, and country. Predicted values of LOS were generated by regressing LOS against the variables listed above, plus the sum of Medicare resource value units (RVUs) associated with procedures performed during the stay. A linear probability model was used to model discharge status as a function of predicted LOS and other variables (excluding RVUs), including country-LOS interactions. Results: Of 5573 observations, 380 patients that died during hospitalization, 435 with missing or invalid lengths of stay, 12 awaiting transplantation and 641 with missing or invalid discharge disposition were excluded, leaving a total of 4105 observations. Mean age was 65.9 years (SD 13.7); 66.8% were male. Mean LOS for the sample was 9.0 days (SD 8.8). Mean LOS was shortest for the US and longest for Canada (7.6 versus 12.0 days, p Conclusions: These data confirm large differences in LOS at the country level and indicate that patients with longer LOS are likelier to be discharged home than to another facility. This analysis is subject to several limitations, including small sample sizes in several countries, missing discharge data for ~10% of observations, and lack of post-discharge survival data. While our ability to definitely address potential factors affecting LOS across countries is limited, our results suggest a potential inefficient use of health care resources, since acute care hospitalization is comparatively more expensive than skilled nursing or rehabilitation care. Further, this analysis shows the importance controlling for the endogeneity of 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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».