Sepsis-Associated Mortality, Resource Use, and Healthcare Costs: A Propensity-Matched Cohort Study*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine long-term mortality, resource utilization, and healthcare costs in sepsis patients compared to hospitalized nonsepsis controls. DESIGN: Propensity-matched population-based cohort study using administrative data. SETTING: Ontario, Canada. PATIENTS: We identified a cohort of adults (≥ 18) admitted to hospitals in Ontario between April 1, 2012, and March 31, 2016, with follow-up to March 31, 2017. Sepsis patients were flagged using a validated International Classification of Diseases, 10th Revision-coded algorithm (Sepsis-2 definition), including cases with organ dysfunction (severe sepsis) and without (nonsevere). Remaining hospitalized patients were potential controls. Cases and controls were matched 1:1 on propensity score, age, sex, admission type, and admission date. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Differences in mortality, rehospitalization, hospital length of stay, and healthcare costs were estimated, adjusting for remaining confounders using Cox regression and generalized estimating equations. Of 270,669 sepsis cases, 196,922 (73%) were successfully matched: 64,204 had severe and 132,718 nonsevere sepsis (infection without organ dysfunction). Over follow-up (median 2.0 yr), severe sepsis patients had higher mortality rates than controls (hazard ratio, 1.66; 95% CI, 1.63-1.68). Both severe and nonsevere sepsis patients had higher rehospitalization rates than controls (hazard ratio, 1.53; 95% CI, 1.50-1.55 and hazard ratio, 1.41; 95% CI, 1.40-1.43, respectively). Incremental costs (Canadian dollar 2018) in sepsis cases versus controls at 1-year were: $29,238 (95% CI, $28,568-$29,913) for severe and $9,475 (95% CI, $9,150-$9,727) for nonsevere sepsis. CONCLUSIONS: Severe sepsis was associated with substantially higher long-term risk of death, rehospitalization, and healthcare costs, highlighting the need for effective postdischarge care for sepsis survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».