Impact of Safety-Net Burden on In-Hospital Mortality and Hospitalization Costs Among Patients with Alcoholic Hepatitis and Alcoholic Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Alcoholic hepatitis (AH) and alcoholic cirrhosis disproportionately affect ethnic minority and safety-net populations. We evaluate the impact of a hospital's safety net burden (SNB) on in-hospital mortality and costs among patients with AH and alcoholic cirrhosis. METHODS: We performed a cross-sectional analysis of 2012-2016 National Inpatient Sample. SNB was calculated as percentage of hospitalizations with Medicaid or uninsured payer status. Associations between hospital SNB and in-hospital mortality and costs were evaluated with adjusted multivariable logistic regression and linear regression models. RESULTS: Among 21,898 AH-related hospitalizations, compared to low SNB hospitals (LBH), patients hospitalized in high SNB hospitals (HBH) were younger (44.4 y vs. 47.4 y, P < 0.001) and more likely to be African American (11.3% vs. 7.7%, P < 0.001) or Hispanic (15.4% vs. 8.4%, P < 0.001). AH-related hospitalizations in HBH had a non-significant trend towards higher odds of mortality (OR 1.27, 95% CI 0.98-1.65, P = 0.07) and higher mean hospitalizations costs. Among 108,669 alcoholic cirrhosis-related hospitalizations, patients in HBH were younger (53.3 y vs. 55.8 y, P < 0.001) and more likely to be African American (8.2% vs. 7.3%, P < 0.001) or Hispanic (24.4% vs. 12.0%, P < 0.001) compared to LBH. Compared to alcoholic cirrhosis-related hospitalizations in LBH, mortality was higher among medium SNB (OR 1.10, 95% CI 1.03-1.17, P = 0.007) and HBH (OR 1.07, 95% CI 1.00-1.15, P = 0.05). Mean hospitalization costs were not different by SNB status. CONCLUSIONS: HBH hospitals predominantly serve ethnic minorities and underinsured/uninsured populations. The higher in-hospital mortality associated HBH particularly for alcoholic cirrhosis patients is alarming given its increasing burden in the USA.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».