Dizziness at a Canadian tertiary care hospital: A cost-of-illness study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Canadian health care system, determining overall costs associated with a particular diagnostic subgroup of patients, in this case dizzy patients, is the first step in the process of determining where costs could be saved without compromising patient care. This study is the first Canadian study that evaluates these costs at a tertiary care hospital and will allow for the extrapolation of cost data for other similar academic health science centers, regional health initiatives, and provincial healthcare planning structures. METHODS: 2014 with a main diagnosis of dizziness or dizziness-related disease. De-identified patient information was acquired through TOH Data Warehouse and included a patient's sex, age, arrival and departure dates, Elixhauser co-morbidity score, location of presentation (emergency department or admitted inpatient) presenting complaint, final diagnosis code, any procedure codes linked to their care, and the direct and indirect hospital costs linked with any admission. We derived the mean hospital costs and 95% confidence interval for each diagnosis. We obtained the number of patients who were diagnosed with dizziness within Ontario in year 2015-16 from Canadian Institute for Health Information (CIHI). A simple frequency multiplication was performed to estimate the total cost burden for Ontario based on the cost estimate for the same year obtained from TOH. Cost data were presented in 2017 Canadian dollars. RESULTS: The average total hospital cost per patient with dizziness for the entire cohort is $450 (SD = $1334), with ED only patients costing $359 (SD = $214). The total estimated hospital cost burden of dizziness in Ontario is $31,202,000 (95% CI $29,559,000 - 32,844,000). CONCLUSIONS: The estimated annual costs of emergency department ambulatory and inpatient dizziness in Ontario was calculated to be approximately 31 million dollars per year. This is the first step in identifying potential areas for cost savings to aid local and provincial policy-makers in allocation of health care spending.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».