Cost of Acute Kidney Injury in Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The economic burden of acute kidney injury (AKI) is not well understood. OBJECTIVE: To estimate the effects of AKI on hospitalization costs and length of stay (LOS). DESIGN: Using data from the 2012 National Inpatient Sample, we compared hospitalization costs and LOS with and without AKI. We used a generalized linear model with a gamma distribution and a log link fitted to AKI to adjust for demographics, hospital differences, and comorbidities. SETTING: United States. PATIENTS: 29,763,649 adult hospitalizations without endstage renal disease. EXPOSURE: AKI determined using International Classification of Diseases, 9th Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM) diagnosis codes.. MEASUREMENTS: Hospitalization costs and LOS. RESULTS: AKI was associated with an increase in hospitalization costs of $7933 (95% confidence interval [CI], $7608-$8258) and an increase in LOS of 3.2 (95% CI, 3.2-3.3) days compared to patients without AKI. When adjusted for patient and hospital characteristics, the associated increase in costs was $1795 (95% CI, $1692-$1899) and in LOS, it was 1.1 (95% CI, 1.1-1.1) days. Corresponding results among patients hospitalized with AKI requiring dialysis were $42,077 (95% CI, $39,820-$44,335) and 11.5 (95% CI, 11.2-11.8) days and $11,016 (95% CI, $10,468-$11,564) and 3.9 (95% CI, 3.8-4.1) days. AKI was associated with higher hospitalization costs than myocardial infarction and gastrointestinal bleeding, and costs were comparable to those for stroke, pancreatitis, and pneumonia.. CONCLUSIONS: In the United States, AKI is associated with excess hospitalization costs and prolonged LOS. The economic burden of AKI warrants further attention from hospitals and policymakers to enhance processes of care and develop novel treatment strategies. Journal of Hospital Medicine 2017;12:70-76.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».