Incremental costs of high intensive care utilisation in patients hospitalised with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Registries have reported large inter-hospital differences in intensive care unit admission rates for patients with acute heart failure, but little is known about the potential economic impact of over-admission of low-risk patients with heart failure to higher cost intensive care units. We described the variability in intensive care unit admission practices, the provision of critical care therapies, and estimated the potential national cost savings if all hospitals adopted low intensive care unit admission practices for patients admitted with heart failure. Methods: Using a national population health dataset, we identified 349,693 heart failure admission hospitalisations with a primary diagnosis of heart failure between 2007 and 2016. Hospitals were categorised as low (first quartile), medium (second and third quartile) and high (fourth quartiles) intensive care unit utilisation. Results: The mean intensive care unit admission rate was 16.4% (inter-hospital range 0.3–51%) including 5.4% in low, 14.5% in medium and 30% in high utilisation hospitals. Intensive care unit therapies in low, medium and high intensive care unit utilisation hospitals were 54.5%, 45.1% and 24.1% ( P<0.001), respectively and the inhospital mortality rate was not significantly different. The proportion of hospital costs incurred by intensive care unit care was 7.8% in low, 19.8% in medium and 28.2% in high ( P<0.001) admission hospitals. The potential cost savings of altering intensive care unit utilisation practices for patients with heart failure was CAN$234.8m over the study period. Conclusions: In a national cohort of patients hospitalised with heart failure, we observed that low intensive care unit utilisation centres had lower hospital costs with no differences in mortality rates. The development of standardised admission criteria for high-cost and high acuity intensive care unit beds could reduce costs to the healthcare system.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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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 ».