Validation of a Costing Algorithm and Cost Drivers for Neonates Admitted to the Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Objective Neonatal intensive care units (NICUs) account for over 35% of pediatric in-hospital costs. A better understanding of NICU expenditures may help identify areas of improvements. This study aimed to validate the Canadian Neonatal Network (CNN) costing algorithm for seven case-mix groups with actual costs incurred in a tertiary NICU and explore drivers of cost. Study Design A retrospective cohort study of infants admitted within 24 hours of birth to a Level-3 NICU from 2016 to 2019. Patient data and predicted costs were obtained from the CNN database and were compared to actual obtained from the hospital accounting system (Coût par Parcours de Soins et de Services). Cost estimates (adjusted to 2017 Canadian Dollars) were compared using Spearman correlation coefficient (rho). Results Among 1,795 infants included, 169 (9%) had major congenital anomalies, 164 (9%) with <29 weeks' gestational age (GA), 189 (11%) with 29 to 32 weeks' GA, and 452 (25%) with 33 to 36 weeks' GA. The rest were term infants: 86 (5%) with hypoxic–ischemic encephalopathy treated with therapeutic hypothermia, 194 (11%) requiring respiratory support, and 541 (30%) admitted for other reasons. Median total NICU costs varied from $6,267 (term infants admitted for other reasons) to $211,103 (infants born with <29 weeks' GA). Median daily costs ranged from $1,613 to $2,238. Predicted costs correlated with actual costs across all case-mix groups (rho range 0.78–0.98, p < 0.01) with physician and nursing representing the largest proportion of total costs (65–82%). Conclusion The CNN algorithm accurately predicts NICU total costs for seven case-mix groups. Personnel costs account for three-fourths of in-hospital total costs of all infants in the NICU. Key Points
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».