S0472 Epidemiology of Hospitalizations Due to Cyclical Vomiting Syndrome in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cyclic vomiting syndrome (CVS) is a functional gastrointestinal disorder leading to multiple hospitalizations and causes significant impairment to the quality of life. We aim to study the trends, characteristics and outcomes of CVS using a nationwide database. METHODS: We derived a study cohort from the Nationwide Inpatient Sample (NIS) for the years 2008–2017. Hospitalizations due to CVS were identified using International Classification of Diseases (9th/10th Editions) Clinical Modification diagnosis codes (ICD-9-CM/ICD-10-CM). Comorbidities were also identified by ICD-9/10-CM codes and Elixhauser comorbidity software. Our primary outcome was discharge to the facility following CVS hospitalization. We utilized multivariable survey logistic regression models to analyze the outcomes and identify predictors. RESULTS: A total 229,586 were patients hospitalized due to CVS during the study period. Number of hospitalizations due CVS decreased from 18,032 in 2008 to 17,420 in 2017. Among the hospitalised patients 24% were <18 years, 62% females and 66% caucasians. Mean Length of Stay (LOS) of hospitalized patients was 3.21 ± 0.02 days. Out of total hospitalizations, 5.75% were discharged to facilities and 0.29% died during hospitalization. Furthermore, in multivariable regression analysis, younger age <18 years (OR 2.0; 95% CI 1.6–2.5; P < 0.0001), Rural/non-teaching hospital (OR 2.2; 95% CI 1.9–2.5; P < 0.001) and Small bed size hospitals (OR 1.4; CI 1.3–1.6; P < 0.0001) and pre existing comorbidities such as Hypothyroidism (OR 1.1; 95% CI 1.0-1.3; P = 0.029), Psychiatric Disorders (OR 2.1; 95% CI 1.8–2.6; P < 0.0001) and depression (OR 1.2; 95% CI 1.1–1.4; P = 0.005) were associated with higher odds of discharge to the facility. Moreover in-hospital complications like septicemia, CHF, renal failure, were also associated with poor outcomes. However, patients with private insurance had decreased odds of discharge to a facility. CONCLUSION: We observed that hospitalisations due to CVS have declined over years. We delineated several predictors and comorbidities that have been associated with adverse outcomes, especially in the pediatric population. Efforts to mitigate comorbid conditions and modifiable predictors to reduce healthcare utilization are warranted.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».