Predictors of Pediatric Tracheostomy Outcomes in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the outcomes of pediatric tracheostomy as influenced by demographics and comorbidities. STUDY DESIGN: Retrospective national database review. SETTING: Fifty-two children's hospitals across the United States. SUBJECTS AND METHODS: Hospitalization records from Pediatric Health Information System database dated 2010 to 2018 with patients younger than 18 years and procedure codes for tracheostomy were extracted. The primary outcome was total length of stay. The secondary outcomes were 30-day readmission, mortality, and posttracheostomy length of stay. RESULTS: < .001). On multivariate regression analyses, the total and posttracheostomy lengths of stay were significantly increased in children younger than 1 year, patients of black race, hospitals in the non-West regions, those discharged to home, and those with comorbidities. Socioeconomic indicators such as insurance type and estimated household income were associated with no difference or small effect sizes. Regions and comorbidities were associated with differences in 30-day readmission (overall 26%), while in-hospital mortality was primarily associated with age and comorbidities (overall 8.6%). CONCLUSION: Pediatric tracheostomy requires substantial health care resources with length of stay escalating over recent years. Age, race, region, discharge destination, and comorbidities were associated with differences in length of stay.
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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 | 0,000 | 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 ».