Predictors and Health Care Utilization of Sepsis Post-Ureteroscopy in a U.S.-Based Population: Results from the Endourological Society TOWER Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the incidence, predictive factors, and health care utilization of sepsis post-ureteroscopy (URS) in patients enrolled in commercial insurance plans. Materials and Methods: A retrospective claims analysis was conducted using the IBM ® MarketScan ® commercial database. Patients ≥18 years were included if they had URS between January 2015 and October 2019 and developed sepsis within 30 days of URS. Multivariate logistic regression was used to identify various clinical and demographic predictors of sepsis post-URS. All-cause health care utilization (i.e., inpatient admissions and intensive care unit [ICU] stays) and all-cause health care costs up to 1 month post-septic event were measured. Results: Among the 104,100 URS patients meeting the inclusion criteria, 5.5% developed sepsis. Patients with diabetes (odds ratio [OR] = 1.52; p < 0.0001), older age (age 55–64 vs 18–34; OR = 1.35; p < 0.0001), baseline sepsis (OR = 3.51; p < 0.0001), baseline inpatient visits (OR = 1.17; p = 0.0012), and higher Elixhauser comorbidity scores (OR = 1.09; p < 0.0001) had a significantly higher likelihood of developing sepsis post-URS. In septic patients, 94.8% required inpatient care and 35% were admitted to the ICU. Mean hospital stay for septic patients was 6.86 days. Average all-cause health care cost per patient at 1 month in the septic cohort was $49,625 vs $17,782 in the nonseptic cohort indicating an incremental all-cause cost of $31,843 ( p < 0.0001). Conclusions: A total of 5.5% of commercially insured patients undergoing URS developed sepsis post-URS. Diabetes, older age, baseline sepsis, baseline inpatient visit, and higher comorbidity score were all found to be independent predictors of post-URS sepsis. Patients with sepsis post-URS had higher health care utilization and costs indicating that sepsis is both a significant clinical and economic event.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».