Comparing the dangers of a stay in English and German hospitals for high‐need patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the risk of an avoidable adverse event for high-need patients in England and Germany and the causal impact that has on outcomes. DATA SOURCES: We use administrative, secondary data for all hospital inpatients in 2018. Patient records for the English National Health Service are provided by the Hospital Episode Statistics database and for the German health care system accessed through the Research Data Center of the Federal Statistical Office. STUDY DESIGN: We calculated rates of three hospital-acquired adverse events and their causal impact on mortality and length of stay through propensity score matching and estimation of average treatment effects. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: Patients were identified based on diagnoses codes and translated Patient Safety Indicators developed by the Agency for Healthcare Research and Quality. PRINCIPAL FINDINGS: For the average hospital stay, the risk of an adverse event was 5.37% in the English National Health Service and 3.26% in the German health care system. High-need patients are more likely to experience an adverse event, driven by hospital-acquired infections (2.06%-4.45%), adverse drug reactions (2.37%-2.49%), and pressure ulcers (2.25%-0.45%). Adverse event risk is particularly high for patients with advancing illnesses (10.50%-27.11%) and the frail elderly (17.75%-28.19%). Compared to the counterfactual, high-need patients with an adverse event are more likely to die during their hospital stay and experience a longer length of stay. CONCLUSIONS: High-need patients are particularly vulnerable with an adverse event risking further deterioration of health status and adding resource use. Our results indicate the need to assess the costs and benefits of a hospital stay, particularly when care could be provided in settings considered less hazardous.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».