Financial and Clinical Risk Evaluation of Pressure Injuries in US Hospitals: A Business Case for Initiating Quality Improvement.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pressure injuries (PIs) are a serious, avoidable condition that affect many patients during hospital stays. Yet, to date, there is no comprehensive assessment of the financial and clinical risks of PIs. OBJECTIVE: This study evaluates the cost of treatment, impact of reimbursement policies, and clinical consequences of PIs for US hospitals. METHODS: A financial and clinical calculator was created to estimate the impact of PI prevention using a traditional literature review to drive assumptions. RESULTS: Two drivers of hospital revenue loss resulting from PIs were identified: nonpayment for PI treatment by health insurance providers and personal injury litigation. Increased hospital length of stay (LOS) and patient mortality associated with PIs further contributed to negative consequences. For an average 160-bed hospital, the authors estimated an annual total financial risk of $5.97 million, 911 days added to LOS, and 16.4 deaths related to avoidable PIs. CONCLUSIONS: Results of this analysis will be useful for health care organizations implementing quality improvement initiatives and new technologies, such as digital wound care management systems, to reduce the prevalence of PIs, thereby protecting patients and mitigating financial and clinical risks.
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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 | 0,013 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 ».