Custos hospitalares associados aos eventos adversos medicamentosos: Revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Contexto: Os eventos adversos medicamentosos (EAMs) estão entre as causas mais rotineiras durante o processo de cuidado no ambiente hospitalar.É caracterizado como qualquer ocorrência clínica desfavorável que possa acometer o paciente durante o período de tratamento não sendo atribuída à evolução natural da doença de base. Objetivo: Analisar os custos da assistência prestada aos pacientes acometidos por EAM. Metodologia: Revisão sistemática com escrita pautada no check list PRISMA e Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology Statements (MOOSE) com consulta nas bases de dados da literatura PubMed,Embase,Cochrane e LILACS no mês de fevereiro de 2020. Os estudos foram selecionados a partir dos descritores controlados e seus sinônimos: “Efeitos Colaterais e Reações Adversas Relacionados a Medicamentos” e “Custos Hospitalares”. O risco de viés foi analisado por meio da ferramenta Newcastle-Ottawa. Resultados: A análise incluiu oito estudos e evidenciou que há intenso aumento dos custos associados a ocorrência de EAM, bem como consequências negativas como aumento do tempo de internação, necessidade de mão de obra especializada e exposição a danos do paciente. Conclusão: Esta análise poderá ser um poderoso instrumento gerencial para as instituições de saúde como demonstrativo dos custos decorrentes dos EAMs, bem como fornece subsidio para pesquisas futuras.
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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 | 0,065 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».