Trends of Alcohol Withdrawal Delirium in the Last Decade: Analysis of the Nationwide Inpatient Sample
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol use disorder, high-risk drinking, and emergency visits for acute and chronic complications of alcohol use have been increasing in the USA recently. Approximately half of patients with alcohol use disorder experience alcohol withdrawal when they reduce or stop drinking. Though alcohol withdrawal is usually mild, 20% of patients experience more severe manifestations such as hallucinations, seizures, and delirium. In this study, we utilized the Nationwide Inpatient Sample to examine the trends of alcohol withdrawal delirium (AWD) in the period 2010 - 2019. Methods: This was a retrospective longitudinal trends study involving hospitalizations with AWD in the USA from 2010 to 2019. We searched the databases for hospitalizations using the International Classification of Diseases (ICD) codes (291.0 and F10231). We involved all hospitalizations complicated by AWD and hospitalizations with AWD as the principal diagnosis for admission. We excluded hospitalizations involving patients under the age of 18. We calculated the crude admission rate and the incidence of AWD per million adult hospitalizations during each calendar year. In addition, we analyzed trends of inpatient mortality, length of stay (LOS), and total hospital charges (THC). Results: The incidence of AWD per million hospitalizations increased from 2,671.8 in 2010 to 3,405.6 in 2019, with an annual percentage change (APC) of 3.1% (P < 0.001). Similarly, AWD admission rate per million hospitalizations increased from 1,030.3 in 2010 to 1,556.0 in 2019, with an average APC of 5.0% (P < 0.001). There were statistically significant trends of increasing inpatient mortality, THC, and LOS over the studied period. In general, female gender, younger age, and Black race were associated with better clinical outcomes. Conclusions: Our study showed an increase in the incidence and admission rates of AWD. Mortality, LOS, and THC increased over the studied period. Younger age, female gender, and Black race were associated with better clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».