Trends in Inpatient Utilization of Head Computerized Tomography Scans in the United States: A Brief Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Although computed tomography (CT) has revolutionized the field of medicine due to its incredible diagnostic capabilities, the trends regarding the usage of CT scans, especially in the field of neuroscience, are not very clear. We aim to find the trends in the usage of inpatient head CT scans in the United States using a robust database. Methods We queried the national inpatient usage of head CT scans in the United States from 1997 to 2014 using a robust national database. The trends in usage were analyzed based on age, gender, insurance types, and patients' income. Results During the study period, we recorded a total of 5,309,329 head CT scans, of which 51% were female. The total number of head CT scans in the United States dropped significantly from 527,026 cases to 181,095 cases (p=0.000). The decrease was with a steep slope from 1997 to 2002, and since then the decreasing slope turned to a steady state. The decrease in head CT scans was significant in all age groups (p = 0.001), more significant in uninsured payers (-79.4%, p=0.000), and prominent in low-income patients (-70.5 %, p=0.000). Conclusions Our study showed that national inpatient usage of CT scans of the head significantly decreased during the past two decades. This decrease is presumably multifactorial: reducing the number of unnecessary radiations, increased appropriateness audits by the government, payers' payment reductions, and integrated electronic platforms.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».