Characteristics, Outcomes, and Cost Patterns of High-Cost Patients in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background. ICU care is costly, and there is a large variation in cost among patients.Methods. This is an observational study conducted at two ICUs in an academic centre. We compared the demographics, clinical data, and outcomes of the highest decile of patients by total costs, to the rest of the population.Results. A total of 7,849 patients were included. The high-cost group had a longer median ICU length of stay (26 versus 4 days, P<0.001 ) and amounted to 49% of total costs. In-hospital mortality was lower in the high-cost group (21.1% versus 28.4%, P<0.001 ). Fewer high-cost patients were discharged home (23.9% versus 45.2%, P<0.001 ), and a large proportion were transferred to long-term care (35.1% versus 12.1%, P<0.001 ). Patients with younger age or a diagnosis of subarachnoid hemorrhage, acute respiratory failure, or complications of procedures were more likely to be high cost.Conclusions. High-cost users utilized half of the total costs. While cost is associated with LOS, other drivers include younger age or admission for respiratory failure, subarachnoid hemorrhage, or after a procedural complication. Cost-reduction interventions should incorporate strategies to optimize critical care use among these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».