Older high-cost patients in Norwegian somatic hospitals: a register-based study of patient characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Two-thirds of the economic resources in Norwegian hospitals are used on 10% of the patients. Most of these high-cost patients are older adults, which experience more unplanned hospital admissions, longer hospital stays and higher readmission rates than other patients. This study aims to examine the individual and clinical characteristics of older patients with unplanned admissions to Norwegian somatic hospitals and how these characteristics differ between high-cost and low-cost older patients. DESIGN: Observational cross-sectional study. SETTING: Norwegian somatic hospitals. PARTICIPANTS: National registry data of older Norwegian patients (≥65 years) with ≥1 unplanned contact with somatic hospitals in 2019 (n=2 11 738). PRIMARY OUTCOME MEASURE: High-cost older patients were defined as those within the 10% of the highest diagnosis-related group weights in 2019 (n=21 179). We compared high-cost to low-cost older patients using bivariate analyses and logistic regression analysis. RESULTS: Men were more likely to be high-cost older patients than women (OR=1.25, 95% CI 1.21 to 1.29) and the oldest (90+ years) compared with the youngest older adults (65-69 years) were less likely to cause high costs (OR=0.47, 95% CI 0.43 to 0.51). Those with the highest level of education were less likely to cause high costs than those with primary school degrees (OR=0.74, 95% CI 0.69 to 0.80). Main diagnosis group (OR=3.50, 95% CI 3.37 to 3.63) and dying (OR=4.13, 95% CI 3.96 to 4.30) were the clinical characteristics most strongly associated with the likelihood of being a high-cost older patient. CONCLUSION: Several of the observed patient characteristics in this study may warrant further investigation as they might contribute to high healthcare costs. For example, MDGs, reflecting comprehensive healthcare needs and lower education, which is associated with poorer health status, increase the likelihood of being high-cost older patients. Our results indicate that Norwegian hospitals function according to the intentions of those having the highest needs receiving most services.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».