Predicting Hospital Length of Stay for Geriatric Patients with Mood Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine predictors of hospital length of stay (LOS) for adult and geriatric patients with mood disorders admitted to inpatient psychiatric beds. METHOD: Admission and discharge data from a large urban mental health centre, from 2005 to 2010 inclusive, were retrospectively analyzed. Using the Resident Assessment Instrument-Mental Health, an assessment that is used to collect demographic and clinical information within 72 hours of hospital admission, 199 geriatric mood disorder admissions were compared with 570 adult mood disorder admissions. Predictors of hospital LOS were determined using a series of general linear models. RESULTS: Living alone, number of recent psychiatric admissions, involuntary admission, and close or constant observation level predict longer hospital LOS in geriatric, but not in adult mood disorder, patients. Conversely, pain on admission predicts shorter hospital LOS in geriatric, but not among adult, mood disorder patients. Predictors of longer hospital LOS, irrespective of admission group (adult, compared with geriatric), include incapacity, negative symptoms, and increased dependence for instrumental activities of daily living. CONCLUSIONS: Addressing these predictive factors early on during admission and in the community may result in shorter hospital LOS and more optimal use of resources.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».