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Enregistrement W2508028209 · doi:10.1097/mlr.0000000000000619

Effect of Hospital Closures on Acute Care Outcomes in British Columbia, Canada

2016· article· en· W2508028209 sur OpenAlexaffabout
Dimitra Panagiotoglou, Michael R. Law, Kimberlyn McGrail

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Confidence intervalMyocardial infarctionEmergency medicineMortality rateEmergency departmentPediatricsInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2002 British Columbia, Canada began redistributing its hospital services. OBJECTIVE AND DESIGN: We used administrative data and interrupted time series analyses to determine how recent hospital closures affected patient outcomes. SUBJECTS: All adult acute myocardial infarction (AMI), stroke, and trauma events in British Columbia between fiscal years 1999 and 2013. Cases were patients whose closest hospital closed. Controls were matched by condition, year of event, and condition-specific hospital volume where treatment was received. MEASURES: Thirty-day mortality and hospital bypass rates. RESULTS: We matched 3267 AMI, 2852 stroke, and 6318 trauma cases to 1996, 1604, and 3640 controls, respectively. The 30-day mortality rate at baseline was 7.0% [95% confidence interval (CI), 4.0%-10.1%] for AMI, 5.3% (95% CI, 2.4%-8.1%) for stroke, and 1.2% (95% CI, 0.3%-2.1%) for trauma controls. The 30-day mortality rate for cases was 14.3% (95% CI, 7.1%-21.7%) for AMI, 12.0% (95% CI, 5.1%-18.9%) for stroke, and 3.1% for trauma (95% CI, 0.9%-5.2%) cases. There was no significant change in 30-day mortality for cases, and no significant difference in change in mortality rates between cases and controls following the intervention. The difference in hospital bypass rates between cases and controls was 50.1% (95% CI, 42.3%-57.9%) for AMI, 36.2% (95% CI, 27.4%-44.9%) for stroke, and 32.2% (95% CI, 27.7%-36.8%) for trauma cases preintervention. Following the intervention, the difference in bypass rates dropped by 15.5% (95% CI, 3.5%-27.5%) for AMI, 25.3% (95% CI, 11.7%-38.8%) for stroke, and 22.7% (95% CI, 15.7%-29.6%) for trauma cases. CONCLUSIONS: Hospital closures did not affect patient mortality.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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