Costs Attributable to Healthcare-Acquired Infection in Hospitalized Adults and a Comparison of Economic Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals will increasingly bear the costs for healthcare-acquired conditions such as infection. Our goals were to estimate the costs attributable to healthcare-acquired infection (HAI) and conduct a sensitivity analysis comparing analytic methods. METHODS: A random sample of high-risk adults hospitalized in the year 2000 was selected. Measurements included total and variable medical costs, length of stay (LOS), HAI site, APACHE III score, antimicrobial resistance, and mortality. Medical costs were measured from the hospital perspective. Analytic methods included ordinary least squares linear regression and median quantile regression, Winsorizing, propensity score case matching, attributable LOS multiplied by mean daily cost, semi-log transformation, and generalized linear modeling. Three-state proportional hazards modeling was also used for LOS estimation. Attributable mortality was estimated using logistic regression. RESULTS: Among 1253 patients, 159 (12.7%) developed HAI. Using different methods, attributable total costs ranged between $9310 to $21,013, variable costs were $1581 to $6824, LOS was 5.9 to 9.6 days, and attributable mortality was 6.1%. The semi-log transformation regression indicated that HAI doubles hospital cost. The totals for 159 patients were $1.48 to $3.34 million in medical cost and $5.27 million for premature death. Excess LOS totaled 844 to 1373 hospital days. CONCLUSIONS: Costs for HAI were considerable from hospital and societal perspectives. This suggests that HAI prevention expenditures would be balanced by savings in medical costs, lives saved and available hospital days that could be used by overcrowded hospitals to enhance available services. Our results obtained by applying different economic methods to a single detailed dataset may inform future cost analyses.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle