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Enregistrement W3211043776 · doi:10.1093/pch/pxab061.121

153 Cost of Hospitalization in Infants with Hypoxic Ischemic Encephalopathy Treated with Therapeutic Hypothermia in a Quebec Tertiary Neonatal Intensive Care Unit and Validation of the Canadian Neonatal Network Costing Algorithm

2021· article· en· W3211043776 sur OpenAlexaffabout
Wijdan Basfar, Elias Jabbour

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineActivity-based costingHypoxic Ischemic EncephalopathyNeonatal intensive care unitPediatricsPsychological interventionAlgorithmEncephalopathyGestational ageEmergency medicinePregnancyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Neonatal-Perinatal Medicine Background Therapeutic hypothermia (TH) is the standard treatment for neonatal hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) to improve mortality and long-term impairment. Accurate costing algorithms are essential to evaluate cost-effective interventions and identify cost drivers. Objectives We aimed to validate the Canadian Neonatal Network (CNN) costing algorithm for HIE infants treated with TH against costs obtained from hospital-based finance software (CPSS) and compare the costs of TH for infants with mild/moderate to those with severe HIE. We aimed to validate the Canadian Neonatal Network (CNN) costing algorithm for HIE infants treated with TH against costs obtained from hospital-based finance software (CPSS) and compare the costs of TH for infants with mild/moderate to those with severe HIE. Design/Methods Retrospective cohort study including 98 infants admitted with HIE and receiving TH in a tertiary NICU between 2016 and 2018. Clinical characteristics and CNN costing data were collected from the local CNN database and actual cost were obtained from CPSS. The primary outcome was the difference in total hospital stay cost between CNN algorithm and CPSS. The differences between both algorithms were also identified in 8 different cost centres such as nursing, respiratory, imaging, etc. Costs per patients using both algorithms were compared using Pearson correlation coefficient (r) and paired t-test. Characteristics and costs per infant were compared between infants with mild/moderate HIE and those with severe HIE. Results Among the 98 patients with HIE that received TH, 2 (2%) had mild HIE, 75 (77%) had moderate HIE and 21 (21%) had severe HIE on admission. Mortality rate was 10% (10/98) and median length of stay was 12 days [IQR 10-16]. Total mean cost per infant using the CNN algorithm was $32,727 (SD $23,751 and correlated highly to the CPSS mean $28.373(SD $28.989) (r=0.93, p<0.01). There was no significant difference in mean total costs estimated between the algorithms ($1051, 95% CI $-1073, $3174). There was a strong correlation between cost estimates using the CNN algorithm and CPSS in nursing, physician, transfusion and indirect costs (r range 0.94-0.99) (Figure 1). Mean daily costs per infant with mild/moderate HIE ($1579, SD 808) were lower compared to infants with severe HIE ($2069, SD 1518). In both groups, daily costs were higher in the first days of hospitalization and slightly decreased over time (Figure 2). Conclusion The CNN algorithm accurately predicts hospital stay costs for infants diagnosed with HIE and received TH in our centre. Severity of encephalopathy and severity of illness are associated with higher hospital costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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