Dementia in older people admitted to hospital: An analysis of length of stay and associated costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients with dementia in the acute setting are generally considered to impose higher costs on the health system compared to those without the disease largely due to longer length of stay (LOS). Many studies exploring the economic impact of the disease extrapolate estimates based on the costs of patients diagnosed using routinely collected hospital discharge data only. However, much dementia is undiagnosed, and therefore in limiting the analysis to this cohort, we believe that LOS and the associated costs of dementia may be overestimated. We examined LOS and associated costs in a cohort of patients specifically screened for dementia in the hospital setting. METHODS: Using primary data collected from a prospective observational study of patients aged ≥70 years, we conducted a comparative analysis of LOS and associated hospital costs for patients with and without a diagnosis of dementia. RESULTS: There was no significant difference in overall length of stay and total costs between those with (μ = 9.9 days, μ = € 8246) and without (μ = 8.25 days, μ = € 6855) dementia. Categorical data analysis of LOS and costs between the two groups provided mixed results. CONCLUSIONS: The results challenge the basis for estimating the costs of dementia in the acute setting using LOS data from only those patients with a formal dementia diagnosis identified by routinely collected hospital discharge data. Accurate disease prevalence data, encompassing all stages of disease severity, are required to enable an estimation of the true costs of dementia in the acute setting based on LOS.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».