Racial and Geographic Disparities in Interhospital ICU Transfers*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Interhospital transfer, a common intervention, may be subject to healthcare disparities. In mechanically ventilated patients with sepsis, we hypothesize that disparities not disease related would be found between patients who were and were not transferred. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Nationwide Inpatient Sample, 2006-2012. PATIENTS: Patients over 18 years old with a primary diagnosis of sepsis who underwent mechanical ventilation. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We obtained age, gender, length of stay, race, insurance coverage, do not resuscitate status, and Elixhauser comorbidities. The outcome used was interhospital transfer from a small- or medium-sized hospital to a larger acute care hospital. Of 55,208,382 hospitalizations, 46,406 patients met inclusion criteria. In the multivariate model, patients were less likely to be transferred if the following were present: older age (odds ratio, 0.98; 95% CI, 0.978-0.982), black race (odds ratio, 0.79; 95% CI, 0.70-0.89), Hispanic race (odds ratio, 0.79; 95% CI, 0.69-0.90), South region hospital (odds ratio, 0.79; 95% CI, 0.72-0.88), teaching hospital (odds ratio, 0.31; 95% CI, 0.28-0.33), and do not resuscitate status (odds ratio, 0.19; 95% CI, 0.15-0.25). CONCLUSIONS: In mechanically ventilated patients with sepsis, we found significant disparities in race and geographic location not explained by medical diagnoses or illness severity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».