The “July Effect”: A Look at July Medical Admissions in Teaching Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Purpose:</h3> We examined the effect of admission for myocardial infarction, heart failure, or pneumonia during the first academic quarter compared with all other quarters in teaching versus nonteaching hospitals on length of stay, cost, and mortality. <h3>Methods:</h3> Using data 2011 Nationwide Inpatient Sample, multivariable modeling with an interaction term was used to test teaching hospital effect by academic quarter. Logistic regression was used for mortality and log-transformed linear models for cost and length of stay. <h3>Results:</h3> Charlson Index scores were similar in teaching and nonteaching hospitals. Patients admitted to teaching hospitals for myocardial infarction in the first quarter had a higher risk-adjusted mortality (1.217; confidence interval, 1.147–1.290) than those admitted to a nonteaching hospital during the same quarter (0.849; confidence interval, 0.815–0.885). Mean cost heart failure admissions averaged $584 more, and the mean length of stay was longer (0.10; <i>P</i> = .0127), during the first academic quarter. These effects were not present for quarters 2 through 4. <h3>Conclusions:</h3> This study suggests small increases in mortality among patients admitted with myocardial infarction in the first academic quarter compared with all other quarters in teaching versus nonteaching hospitals. Increased cost and longer stay were seen for those admitted with heart failure.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».