Cost of hospitalization for stroke in a low–middle-income country: Findings from a public tertiary hospital in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining the cost of hospitalization for acute stroke is important in the appropriate allocation of resources for public health facilities and in the cost effectiveness analysis of interventions. Despite being the second leading cause of mortality in the Philippines, there are no published data on the cost of stroke in the country. AIM: The study aims to determine the in-hospitalization cost for stroke (IHCS) in a tertiary public hospital in the Philippines and identify the factors influencing IHCS. METHODS: The study was a retrospective review of the medical and billing records of the hospital. Adult patients admitted for acute stroke between 1 June 2017 and 31 May 2018 were included in the analysis. After the mean cost of stroke was determined, multivariate logistic regression analysis was done to determine demographic and clinical characteristics that were predictive of stroke cost. RESULTS: A total of 863 patient records were analyzed. The median in-hospitalization cost for stroke was PHP 17,141.50 or US$329.52. Independent determinants of higher cost include male sex (p = 0.021), stroke type (hemorrhagic stroke, p = 0.001; subarachnoid hemorrhage, p < 0.001), lower GCS on admission (p = 0.023), surgical intervention (p < 0.001), intravenous thrombolysis (p < 0.001), infection (p < 0.001), length of hospital stay (p < 0.001), and mechanical ventilation (p = 0.008). CONCLUSION: The study provided current data on the in-hospitalization cost of acute stroke in a public tertiary hospital in the Philippines. Male sex, stroke type, lower GCS on admission, surgical intervention, intravenous thrombolysis, infection, length of hospital stay, and mechanical ventilation were independent predictors of cost.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».