Financial Impact of Abusive Head Trauma to Age 17
Notice bibliographique
Résumé
In order to illustrate the medical and financial impact arising from the care of a severely injured victim of abusive head trauma (AHT) from incident through to adulthood, a complete review of all medical financial files for the injured child beginning at the time custody of the child was transferred to the paternal grandparents (2.5 months of age) through to age 17 was conducted. Cost data were extracted from the insurance explanation of benefits or the family's bank statements. Costs were divided into seven categories and adjusted for inflation using the gross domestic product medical care deflator. Medical costs from 2.5 months to 18 years of age totaled $261 499, with $106 607 of out‐of‐pocket expenditures by the child's paternal grandparents and $154 892 covered by insurance. Costs were highly variable from year to year as reflected in the standard deviation of annual costs of $16 877. The cost of caring for a seriously injured victim of AHT is substantial. The costs may be highly variable and unpredictable from year to year making it difficult for families to plan financially. Key Practitioner Messages The financial impact of AHT on a family can be substantial and unaffordable. The financial impact for a family varies wildly from year to year. The often unaffordability of caring for a victim of AHT limits the quality and access to care in households with lower incomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».