Socio-demographic and Clinical Profile of Admissions to Community Hospitals in Singapore from 1996 to 2005: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little data is available on community hospital admissions. We examined the differences between community hospitals and the annual trends in sociodemographic characteristics of all patient admissions in Singaporean community hospitals over a 10- year period from 1996 to 2005. MATERIALS AND METHODS: Data were manually extracted from medical records of 4 community hospitals existent in Singapore from 1996 to 2005. Nineteen thousand and three hundred and sixty patient records were examined. Chisquare test was used for univariate analysis of categorical variables by type of community hospitals. For annual trends, test for linear by linear association was used. ANOVA was used to generate beta coefficients for continuous variables. RESULTS: Mean age of all patient admissions has increased from 72.8 years in 1996 to 74.8 years in 2005. The majority was Chinese (88.4%), and female (58.1%) and admissions were mainly for rehabilitation (88.0%). Almost one third had foreign domestic workers as primary caregivers and most (73.5%) were discharged to their own home. There were significant differences in socio-demographic profile of admissions between hospitals with one hospital having more patients with poor social support. Over the 10-year period, the geometric mean length of stay decreased from 29.7 days (95% CI, 6.4 to 138.0) to 26.7 days (95% CI, 7.5 to 94.2), and both mean admission and discharge Barthel Index scores increased from 41.0 (SD = 24.9) and 51.8 (SD = 30.0), respectively in 1996 to 48.4 (SD = 24.5) and 64.2 (SD = 27.3) respectively in 2005. CONCLUSION: There are significant differences in socio-demographic characteristics and clinical profile of admissions between various community hospitals and across time. Understanding these differences and trends in admission profiles may help in projecting future healthcare service needs.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».