Intimate partner violence-related hospitalizations in Appalachia and the non-Appalachian United States
Notice bibliographique
Résumé
The highly rural region of Appalachia faces considerable socioeconomic disadvantage and health disparities that are recognized risk factors for intimate partner violence (IPV). The objective of this study was to estimate the rate of IPV-related hospitalizations in Appalachia and the non-Appalachian United States for 2007-2011 and compare hospitalizations in each region by clinical and sociodemographic factors. Data on IPV-related hospitalizations were extracted from the State Inpatient Databases, which are part of the Healthcare Cost and Utilization Project. Hospitalization day, year, in-hospital mortality, length of stay, average and total hospital charges, sex, age, payer, urban-rural location, income, diagnoses and procedures were compared between Appalachian and non-Appalachian counties. Poisson regression models were constructed to test differences in the rate of IPV-related hospitalizations between both regions. From 2007-2011, there were 7,385 hospitalizations related to IPV, with one-third (2,645) occurring in Appalachia. After adjusting for age and rurality, Appalachian counties had a 22% higher hospitalization rate than non-Appalachian counties (ARR = 1.22, 95% CI: 1.14-1.31). Appalachian residents may be at increased risk for IPV and associated conditions. Exploring disparities in healthcare utilization and costs associated with IPV in Appalachia is critical for the development of programs to effectively target the needs of this population.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».