Hospitalization Outcomes and Comorbidities of Bulimia Nervosa: A Nationwide Inpatient Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate inpatient outcomes and the prevalence of psychiatric and medical comorbidities in bulimia nervosa. Methods We used the Nationwide Inpatient Sample (NIS) from the Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP). We identified bulimia nervosa as the primary diagnosis and medical and psychiatric comorbidities using ICD-9-CM codes. The differences in comorbidities were quantified using the Chi-square (χ2) test, and a multinomial logistic regression model was used to quantify associations among comorbidities (odds ratio (OR)). Results The sample consisted of 3,319 inpatient admissions with bulimia nervosa between 2010-2014. Overall, 88% patients were younger than 40 years of age (p < 0.001). Bulimia nervosa was seen in a higher proportion of females (92.5%). The mean inpatient stay was 9.15 days and had a variable trend, whereas inpatient charges have been increasing (p < 0.001), averaging $34,398 (USD). The odds of having a longer hospitalization > 7 days (median) was seen in patients with comorbid fluid/electrolyte disorders (OR = 1.816; p < 0.001) and comorbid depression (OR = 1.745; p < 0.001). The most prevalent psychiatric comorbidities were psychosis (52.4%), followed by depression (23.5%). Females had three times higher odds of comorbid diabetes (OR = 3.374; p < 0.001), hypertension (OR = 2.548; p-value < 0.001), comorbid depression (OR = 1.670; p = 0.002), and drug abuse (OR = 2.008; p < 0.001). Conclusion Our study established psycho-socio-demographic characteristics, hospitalization outcomes, and comorbidities of bulimia nervosa patients. We believe that medical and psychiatric comorbidities of bulimia nervosa should be carefully investigated by clinicians as they can further complicate the management of bulimia nervosa and result in adverse inpatient outcomes.
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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 ».