Trends and Factors Influencing Inpatient Prolapse Surgical Costs and Length of Stay in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to assess trends and factors affecting inpatient hospital costs and length of stay (LOS) in surgical treatment of pelvic organ prolapse in the United States. METHODS: A retrospective cross-sectional study along with longitudinal trend analysis from the 2001 to 2011 National Inpatient Sample included subjects who underwent inpatient prolapse repairs. The primary outcomes were inpatient mean cost per admission and LOS. We compared unadjusted differences in primary outcomes for each patient and hospital characteristic using 2011 data with analysis of variance. Multivariable regression estimated proportional change in cost and LOS associated with each characteristic. RESULTS: Unadjusted analysis revealed increased LOS with age of 80 years or older, African American race, uninsured status, lower income, and lower surgical volume hospitals (≤75%) as well as increased costs in the West and public hospitals. On multivariable analyses, African Americans had 1.09 (95% confidence interval [CI], 1.05-1.13; P < 0.001) times longer LOS compared with Caucasians, and the uninsured had 1.15 (95% CI, 1.01-1.30; P = 0.032) times longer LOS compared with those privately insured. Comorbidities associated with 20% increase in LOS and costs were pulmonary circulation disorders, metastatic cancer, weight loss, coagulopathy, and electrolyte/fluid imbalance (P < 0.001). Congestive heart failure and blood loss/deficiency anemia lead to 20% longer LOS (P < 0.001). In 2001-2011, mean LOS declined from 2.42 days (95% CI, 2.37-2.47) to 1.79 days (95% CI, 1.71-1.87) (P < 0.001), whereas mean total cost increased from $6233 (95% CI, $5859-$6607) to $9035 (95% CI, $8632-$9438) (P < 0.001). CONCLUSIONS: Inpatient surgical costs for prolapse increased despite decreasing LOS. Some patient and hospital characteristics are associated with increased inpatient costs and LOS.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».