Financial implications of trauma patients at a Canadian level 1 trauma center: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Trauma is a cause of significant morbidity and mortality globally, and patients with major trauma require specialized settings for multidisciplinary care. We sought to enumerate the variability of costs of caring for patients at a Canadian level 1 trauma center. Methods A retrospective analysis of all adult patients admitted to The Ottawa Hospital trauma service between June 2013 and June 2018 was conducted. Hospital costs and clinical data were collected. Descriptive statistics and multivariable regression analysis using generalized linear model were performed to assess cost variation with patient characteristics. Quintile-based analyses were used to characterize patients in different cost categories. Hospital costs were reported in 2018 Canadian dollars. Results A total of 2381 admissions were identified in the 5-year cohort. The mean age of patients was 50.2 years, the mean Injury Severity Score (ISS) was 18.7, the mean Charlson Comorbidity Index (CCI) score was 0.35, and the median total cost was $10 048.54. ISS and CCI score were associated with higher costs (ISS >15; p<0.0001). The most expensive mechanisms of injury (MOIs) were those involving heavy machinery (median total cost $24 074.38), pedestrians involved in road traffic collisions ($20 965.45), patients in motor vehicle collisions ($17 621.01) and motorcycle collisions ($16 220.89), and acts of self-injury ($13 903.69). Patients who experienced in-hospital adverse events were associated with higher costs (p<0.0001). Our multivariable regression analysis showed variation in costs related to male gender, penetrating/violent MOI, ISS, adverse hospital events, CCI score, urgent admission status, hospital 1-year mortality risk score, and alternate level of care designation (p<0.05). Quintile-based analyses demonstrated clinically significant differences between the highest and lowest cost groups. Discussion Major trauma was associated with high hospital costs. Modifiable and non-modifiable patient factors were shown to correlate with differing total hospital costs. These findings can aid in the development of funding strategies and resource allocation for this complex patient population. Level of evidence Level III evidence for economic and value-based evaluations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».