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Enregistrement W4210427377 · doi:10.33425/2639-9474.1191

Avoidable Hospitalizations in Ages 0-17. What do Current Information Flows tell us?

2021· article· en· W4210427377 sur OpenAlexaff
Silvano Piffer, Rizzello Roberto, Marta Betta, Lauriola Anna Lina, B. Monica

Notice bibliographique

RevueNursing & Primary Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceChildbirthMedicineHospital dischargeDemographyHealth careAge groupsPediatricsFamily medicinePregnancyPolitical scienceIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Potentially avoidable hospitalizations can be used as indicators of access and quality of primary care. Several criteria are reported in the literature to identify these cases. We have used the criteria proposed by the US Agency for Healthcare Research and Quality integrated by three further conditions monitored in Italy by S. Anna Institute of Pisa and the National Outcome Plan. The study reports on the characteristics of potentially avoidable hospitalizations, in the age group 0-17 years in the province of Trento – Italy, in the year 2018. The study also explores the possible role of some maternal and perinatal factors. Materials and Methods: The cases of interest were extracted from the computerized archive of hospital discharges relating to subjects residing in the province of Trento, for the age group 0-17 years, considering both discharges from provincial institutions and that from institutions outside the province of Trento. We followed the selection and exclusion criteria indicated by the reference institutions. Many socio-demographic and care variables were considered among those present in the hospital discharge form. The hospitalization rate was calculated for all the cases identified and for the individual conditions. The hospitalization rate by age group was also calculated. We compared the hospitalization rate in Italians vs. foreigners and in relation to the area of residence. By linking the hospital discharge archive with that of the Childbirth, we explored the role of some maternal-perinatal factors. Results: In 2018, 413 potentially avoidable hospital admissions were identified in the 0-17 age group representing 6.8% of the total hospitalizations. Admissions for tonsillectomy represent almost 60% of cases. Males predominate over females. The 0-4 age group comprises 43.5% of hospitalizations, 86.2% of cases are Italian citizens, 19.8% reside in an urban area and 80.2% in a rural area. 57.0% of the total cases have been hospitalized in day hospital/day surgery; urgent hospitalizations represent 68.7% of cases and only 11.4% of hospitalizations take place over the weekend. All cases are discharged to their home for an overall average hospital stay of 3.6 days. Hospitalization takes on a decreasing trend with increasing age. A higher hospitalization rate emerges in foreigners and also in residents in rural areas. There is an excess of subjects with low qualifications among the mothers of cases with avoidable hospitalization. Discussion: The use of hospital data to describe the quality of primary care is widespread although it has various limitations. One limitation is represented by the quality of hospital data and the other by the fact that hospital data does not inform us about non-medical aspects that may have a relevant importance on improper hospitalization. To explore these hidden aspects, it would be advisable to integrate hospital data with an audit involving all stakeholders. With all the limitations of the case, the results of our study give a satisfactory picture with respect to avoidable hospitalizations in the age of 0-17 in the province of Trento. An analysis of the criteria for using tonsillectomy would allow a control of most cases. More generally, a homogenization of the organization of primary care and of the hospital-territory relationship could be useful.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,334 · 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'admission1
Résumé présentoui

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