Clinical complexity and hospital admissions in the December holiday period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Christmas and New Year's holidays are risk factors for hospitalization, but the causes of this "holiday effect" are uncertain. In particular, clinical complexity (CC) has never been assessed in this setting. We therefore sought to determine whether patients admitted to the hospital during the December holiday period had greater CC compared to those admitted during a contiguous non-holiday period. METHODS: This is a prospective, longitudinal study conducted in an academic ward of internal medicine in 2017-2019. Overall, 227 consecutive adult patients were enrolled, including 106 cases (mean age 79.4±12.8 years, 55 females; 15 December-15 January) and 121 controls (mean age 74.3±16.6 years, 56 females; 16 January-16 February). Demographic characteristics, CC, length of stay, and early mortality rate were assessed. Logistic regression analyses for the evaluation of independent correlates of being a holiday case were computed. RESULTS: Cases displayed greater CC (17.7±5.5 vs 15.2±5.9; p = 0.001), with greater impact of socioeconomic (3.51±1.7 vs 2.9±1.7; p = 0.012) and behavioral (2.36±1.6 vs 1.9±1.8; p = 0.01) CC components. Cases were also significantly frailer according to the Edmonton Frail Scale (8.0±2.8 vs 6.4±3.1; p<0.001), whilst having similar disease burden, as measured by the CIRS comorbidity index. Age (OR 1.02; p = 0.039), low income (OR 1.97, 95% CI 1.10-3.55; p = 0.023), and total CC (OR 1.06; p = 0.014) independently correlated with the cases. Also, cases showed a longer length of stay (median 15.5 vs 11 days; p = 0.0016) and higher in-hospital (12 vs 4 events; p = 0.021) and 30-day (14 vs 6 events; p = 0.035) mortality. CONCLUSIONS: Patients hospitalized during the December holiday period had worse health outcomes, and this could be attributable to the grater CC, especially related to socioeconomic (social deprivation, low income) and behavioral factors (inappropriate diet). The evaluation of all CC components could potentially represent a useful tool for a more rational resource allocation over this time of the year.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».