Associations between hospital deaths (HSMR), readmission and length of stay (LOS): a longitudinal assessment of performance results and facility characteristics of teaching and large-sized hospitals in Canada between 2013–2014 and 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between hospital deaths (hospital standardised mortality ratio, HSMR), readmission, length of stay (LOS) and eight hospital characteristics. DESIGN: Longitudinal observational study. SETTING: A total of 119 teaching and large-sized hospitals in Canada between fiscal years 2013-2014 and 2017-2018. PARTICIPANTS: Analysis focused on indicator results and characteristics of individual Canadian hospitals. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: Hospital deaths (HSMR); all patients readmitted to hospital; average LOS and a series of eight hospital characteristic summary measures: number of acute care hospital stays; number of acute care beds; number of emergency department visits; average acute care resource intensity weight; total acute care resource intensity weight; hospital occupancy rate; patients admitted through the emergency department (%); patient days in alternate level of care (%). RESULTS: Comparing 2013-2014 to 2017-2018, hospital deaths (HSMR) largely declined, while readmissions increased; 69% of hospitals decreased their hospital deaths (HSMR), while 65% of hospitals increased their readmissions rates. A greater proportion of community-large hospitals (31%, n=14) improved on both hospital deaths (HSMR) and readmission compared to Teaching hospitals (13.9%, n=5). Hospital deaths (HSMR), readmission and LOS largely showed very weak and non-significant correlations. LOS was largely positively and statistically significantly correlated with the suite of eight hospital characteristics. Hospital deaths (HSMR) was largely negatively (not statistically significantly) correlated with the hospital characteristics. Readmission was largely not statistically significantly correlated and showed no clear pattern of correlation (direction) with hospital characteristics. CONCLUSIONS: Examining publicly reported hospital performance results can reveal meaningful insights into the association among outcome indicators and hospital characteristics. Good or bad hospital performance in one care domain does not necessarily reflect similar performance in other care domains. Thus, caution is warranted in a narrow use of outcome indicators in the design and operationalisation of hospital performance measurement and governance models (namely pay-for-performance schemes). Analysis such as this can also inform quality improvement strategies and targeted efforts to address domains of care experiencing declining performance over time; further granular subdivision of the analyses, for example, by hospital peer-groups, can reveal notable differences in performance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».