VARIABLES INFLUENCING MEDICAL DECISIONS IN A CLINICAL REHABILITATION HOSPITAL
Notice bibliographique
Résumé
The discharge from the hospital represents a complex process that should assess the patient’s ability to adapt outside of the medical setting. Material and methods: This paper analyses the medical status of the patients admitted to a rehabilitation clinic, at the moment of discharge, considering a number of influencing factors, such as age, sex, place of origin, length of stay (LOS) in the hospital. In order to achieve this purpose, we conducted a study on 136 patients discharged from the Clinical Rehabilitation Hospital Iasi in 2016 using an econometric modelling. Results: Our findings reveal that the medical status of the patients at the time of discharge was not influenced by the sex or place of origin. Also, with an increase in patient’s age by one year, the estimated chances of a patient not to be cured at discharge decreases by 3.5%. In addition, with an increase in the patient’s length of stay in the hospital by one day, the estimated chances of a patient not being cured at discharge time increases by 8.1%. Conclusions: It was found that the age and the length of admission in the hospital has a significant influence on the disease stabilization, even if the patients are not fully cured at discharge time. Because the research only considered data from a single regional hospital, it limits the conclusions that can be drawn from the sample.
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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 | 0,008 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».