Hospitalization Rates Are Highest in the First 5 Years of Systemic Sclerosis: Results From a Population-based Cohort (1980–2016)
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Few studies have estimated the healthcare resource usage of patients with systemic sclerosis (SSc). The purpose of this study was to compare hospitalization among incident cases of SSc vs age- and sex-matched comparators. Methods. A retrospective, population-based cohort of patients with SSc in Olmsted County, Minnesota, from January 1, 1980, to December 31, 2016, was assembled. A 2:1 cohort of age- and sex-matched patients without SSc from the same population was randomly selected for comparison. All hospitalizations in the geographic area from January 1, 1987, to September 30, 2018, were obtained. Rates of hospitalization, lengths of stay, and readmissions were compared between groups. Results. There were 76 incident SSc cases and 155 non-SSc comparators (mean age 56 ± 16 yrs at diagnosis/index, 91% female) included. Rates of hospitalization among cases and comparators were 31.9 and 17.9 per 100 person-years, respectively (rate ratio [RR] 1.78, 95% CI 1.52–2.08). Hospitalization rates were higher in patients with SSc than comparators during the first 5 years after SSc diagnosis (RR 2.16, 95% CI 1.70–2.74). This difference decreased over time and was no longer significant at ≥ 15 years after SSc incidence/index. Lengths of stay (median [IQR] 4 [2–6] vs 3 [2–6], P = 0.52) and readmission rates (25% vs 23%, P = 0.51) were similar between groups. Conclusion. Patients with SSc were hospitalized more frequently than comparators, indicating high inpatient care needs in this population. Hospitalization rates were highest during the first 5 years following SSc diagnosis.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».