Trends in Hospitalizations for Sickle Cell Disease Related-Complications in USA 2004 - 2012
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) affects 100,000 patients in the USA. However, no recent data was available for annual national trends in hospitalization rates, in-hospital mortality, hospital length of stay (LOS) and costs of SCD admissions due to its complications. METHODS: This study was conducted to study the trends of hospitalization rates, in-hospital mortality, LOS and hospital charges due to SCD-related complications in African American (AA) patients from 2004 to 2012 in the USA. Complications included acute chest syndrome, splenic sequestration, bacterial pneumonia, sepsis, stroke, deep vein thrombosis (DVT) or pulmonary embolism, retinal circulation complications, priapism, disorders related to biliary stones, or those required blood transfusions. We obtained the study population from the Nationwide Inpatient Sample. RESULTS: Hospital admission rate rose steadily from 106 per 100,000 AA population in 2004 to 137 in 2012. Seasonal and trend decomposition revealed the highest hospitalization rate in January. Hospital LOS decreased from 7.1 ± 7.65 days in 2004 to 6.23 ± 6.42 days in 2012. Hospital charges increased from 15.35 (8.99 - 27.57) thousand dollars per admission in 2004 to 24.78 (14.37 - 45.24) in 2012. Medicaid remained the primary payer in the highest number of patients in 9 years. In-hospital mortality did not change significantly, being 1.03% in 2004 and 1.02% in 2012, with no significant seasonal variation in mortality. Most common complications were acute pain crisis and blood transfusion requirement. Biliary pathology was the only complication that decreased over time. Admissions for each complication were initially uprising with a decline from 2010 to 2012, except for DVT/pulmonary embolism with a significant uptrend. CONCLUSIONS: Overall, from 2004 to 2012, hospital admission rates and charges increased, and hospital LOS decreased, while in-hospital mortality remained unchanged.
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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 | 0,001 | 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 ».