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Enregistrement W4389953428 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.12085

Abstract 12085: Emergency Heart Failure Mortality Risk Grade (EHMRG) Score Quintiles Correlate With Short and Long-Term Healthcare Costs

2023· article· en· W4389953428 sur OpenAlexaffabout
Harsh R. Parikh, Ava John‐Baptiste, Steven Chu, Maria Santiago, Jiming Fang, Peter C. Austin, Joan Porter, Heather J. Ross, Douglas S. Lee

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortEmergency medicineActivity-based costingEmergency departmentHealth careHeart failurePopulationCohort studyRisk assessmentFramingham Risk ScoreAcute careDemographyInternal medicineEnvironmental healthDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The use of the EHMRG model in the emergency department (ED) has been demonstrated to improve outcomes for patients presenting with acute heart failure (HF). It is unknown if the EHMRG model also correlates with healthcare costs, which has not been examined in other HF risk models. Hypothesis: We hypothesized that patients with higher EHMRG risk scores, i.e., sicker, would have higher costs of care in short-term (30-day) and longer-term (up to 2 year) time horizons. Methods: We examined direct costs of care from a health payer perspective using the original EHMRG derivation cohort of 11,857 patients hospitalized with acute HF in Ontario, Canada (from 2004) and linking to population-based case-costing databases. Costs were stratified by the quintiles of the EHMRG risk score (Q1 = lowest risk, Q5 = highest risk). Costs (in 2021 Canadian dollars) were categorized into hospital, physician, drug, home care, long term care (LTC), and other costs. Results: Patients in the lowest EHMRG risk quintile (Q1), compared to higher quintiles (Q2-Q5) had lower total cost of care in both the short-term ($8,113 vs $9,442, $10,557, $12,078 and $15,005, p <0.001) and long-term ($46,661 vs $55,904, $58,904, $63,286 and $64,229, p<0.001). This positive correlation between EHMRG risk quintile and cost of care was also observed for hospital costs ($26,388 [Q1] vs $35,659 [Q5], p<.0001) and LTC costs ($1,236 [Q1] vs $6,316 [Q5], p<.0001) at all time intervals, including at 2 years shown here. Physician costs and drug costs were positively correlated with EHMRG risk quintiles at 30 days (physician: $1,241 [Q1] vs $1,762 [Q5], p<0.0001; drug: $219 [Q1] vs $282 [Q5], p<.0001), and negatively correlated at 2 years (physician: $7,943 [Q1] vs $7,175 [Q5], p<.0001; drug: $4,539 [Q1] vs $4,377 [Q5], p<.0001). There was an increasing trend of costs irrespective of the formulation of the EHMRG risk score as 7-day risk quintile, 30-day risk quintile, or 30-day risk tertile. Conclusion: The EHMRG7 risk score was positively correlated with healthcare costs from 30 days to 2 years after initial ED presentation. This novel correlational study demonstrated that in the absence of an associated intervention, higher mortality risk in HF patients portends higher costs in short and long-term follow-up.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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