Hospital Utilization Among Children With the Highest Annual Inpatient Cost
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Children who experience high health care costs are increasingly enrolled in clinical initiatives to improve their health and contain costs. Hospitalization is a significant cost driver. We describe hospitalization trends for children with highest annual inpatient cost (CHIC) and identify characteristics associated with persistently high inpatient costs in subsequent years. METHODS: Retrospective study of 265 869 children age 2 to 15 years with ≥1 admission in 2010 to 39 children's hospitals in the Pediatric Health Information System. CHIC were defined as the top 10% of total inpatient costs in 2010 (n = 26 574). Multivariate regression and regression tree modeling were used to distinguish individual characteristics and interactions of characteristics, respectively, associated with persistently high inpatient costs (≥80th percentile in 2011 and/or 2012). RESULTS: The top 10% most expensive children (CHIC) constituted 56.9% ($2.4 billion) of total inpatient costs in 2010. Fifty-eight percent (n = 15 391) of CHIC had no inpatient costs in 2011 to 2012, and 27.0% (n = 7180) experienced persistently high inpatient cost. Respiratory chronic conditions (odds ratio [OR] = 3.0; 95% confidence interval [CI], 2.5-3.5), absence of surgery in 2010 (OR = 2.0; 95% CI, 1.8-2.1), and technological assistance (OR = 1.6; 95% CI, 1.5-1.7) were associated with persistently high inpatient cost. In regression tree modeling, the greatest likelihood of persistence (65.3%) was observed in CHIC with ≥3 hospitalizations in 2010 and a chronic respiratory condition. CONCLUSIONS: Most children with high children's hospital inpatient costs in 1 year do not experience hospitalization in subsequent years. Interactions of hospital use and clinical characteristics may be helpful to determine which children will continue to experience high inpatient costs over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».