Treatment in Disproportionately Minority Hospitals Is Associated With Increased Risk of Mortality in Sepsis: A National Analysis*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Treatment in a disproportionately minority-serving hospital has been associated with worse outcomes in a variety of illnesses. We examined the association of treatment in disproportionately minority hospitals on outcomes in patients with sepsis across the United States. DESIGN: Retrospective cohort analysis. Disproportionately minority hospitals were defined as hospitals having twice the relative minority patient population than the surrounding geographical mean. Minority hospitals for Black and Hispanic patient populations were identified based on U.S. Census demographic information. A multivariate model employing a validated algorithm for mortality in sepsis using administrative data was used. SETTING: The National Inpatient Sample from 2008 to 2014. PATIENTS: Patients over 18 years of age with sepsis. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 4,221,221 patients with sepsis were identified. Of these, 612,217 patients (14.5%) were treated at hospitals disproportionately serving the black community (Black hospitals), whereas 181,141 (4.3%) were treated at hospitals disproportionately serving the Hispanic community (Hispanic hospitals). After multivariate analysis, treatment in a Black hospital was associated with a 4% higher risk of mortality compared to treatment in a nonminority hospital (odds ratio, 1.04; 95% CI, 1.03-1.05; p < 0.01). Treatment in a Hispanic hospital was associated with a 9% higher risk of mortality (odds ratio, 1.09; 95% CI, 1.07-1.11; p < 0.01). Median hospital length of stay was almost 1 day longer at each of the disproportionately minority hospitals (nonminority hospitals: 5.9 d; interquartile range, 3.1-11.0 d vs Hispanic: 6.9 d; interquartile range, 3.6-12.9 d and Black: 6.7 d, interquartile range, 3.4-13.2 d; both p < 0.01). CONCLUSIONS: Patients with sepsis regardless of race who were treated in disproportionately high minority hospitals suffered significantly higher rates of in-hospital mortality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».