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Enregistrement W4206832595 · doi:10.5430/jha.v10n5p31

Impact of COVID-19 on hospitalization, death rate, and other inpatient measures among Asian patients in hospitals in California

2021· article· en· W4206832595 sur OpenAlexvenueno aff
Luong Ly, Thida Win, Jessica Mantilla, Ching-Hsiu Chiu, Allan Leung, Chia-Hsing Yeh, Wen-Hsiang Teng, Su-Yen Wu, Stanley Toy, Wen-Ta Chiu, Q. M. Jonathan Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyAsian americansMortality rateEmergency medicineInternal medicineEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aims to analyze COVID-19 hospitalization and death rate in the Asian population of a predominantly Asian-serving multi-hospital system (ASMHS).Methods: The COVID-19 patient information was collected electronically from March 1 to November 12, 2020, including demographics, insurance, mortality, ICU admissions, and length of stay (LOS). Demographic characteristics were compared with the county-level and national data. A comparison of hospital LOS between Asians and non-Asians was conducted.Results: The prevalence ratio of deaths in Asians at ASMHS was 1.29, which was 53% higher than the county and 77% higher than the nation. The ICU admission for ASMHS Asian patients was 11.8% compared to 5.6% for non-Asian. Overall Asians and Asians aged > 65 had significantly longer LOS than non-Asians (p < .001).Conclusions: High prevalence ratio of deaths was noted in ASMHS’s Asian patients which may be related to older age, higher ICU rate, and longer LOS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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