The Influence of Psychosocial Factors on Hospital Length of Stay Among Aging Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospital stays that are prolonged due to non-clinical factors are costly to health care systems and are likely suboptimal for patient well-being. We assessed the influence of psychosocial factors on hospital length of stay (LOS) for older Canadians in a retrospective cohort study. Data and Methods: Data from the Canadian Community Health Survey were linked with the Discharge Abstract Database. Analyses were stratified by age, 55–64 ( n = 1,060) and 65 and older ( n = 2,718). Main predictor variables of interest included four measures of social support, sense of belonging, and living alone. Multivariate models of LOS adjusted for age, sex, income, smoking, and frailty. Results: Among the younger respondents, low positive social interactions, low emotional/informational support, and living alone were associated with a longer LOS. Among respondents 65 and older, low affection, low positive social interactions, low emotional/informational support, and a weak sense of belonging were associated with a longer LOS. Discussion: Having low social support is associated with longer hospital stays in this Canadian cohort. Social support may influence LOS as risk factors for poor health and precarious care in the community. Mitigating these risk factors could reduce the economic burden that is played out through longer hospital stays.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».