Understanding Length of Stay after Spinal Cord Injury: Insights and Limitations from the Access to Care and Timing Project
Notice bibliographique
Résumé
Costs associated with initial hospitalization following spinal cord injury (SCI) are substantial, and a major driver of costs is the length of stay (LOS); that is, the time that the injured individual remains hospitalized prior to community reintegration. Our aim was to study the factors and variables that contribute to LOS following traumatic SCI. Modeling (process mapping of the SCI healthcare delivery system in Canada and discrete event simulation) and regression analysis using a national registry of individuals with acute traumatic SCI in Canada, existing databases, and peer-reviewed literature were used to examine the driver of LOS following traumatic SCI. In different jurisdictions, there is considerable variation in the definitions and methods used to determine LOS following SCI. System LOS can be subdivided into subcomponents, and progression through these is not unidirectional. Modeling reveals that healthcare organization and processes are important contributors to differences in LOS independent of patient demographics and injury characteristics. Future research is required to identify and improve understanding of contributors to LOS following traumatic SCI. This will help enhance system performance. Work in this area will be facilitated by the adoption of common terminology and definitions, as well as by the use of simulations and modeling.
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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 ».