A99 HIGHER HOSPITAL INPATIENT RACIAL DIVERSITY IS ASSOCIATED WITH BETTER OUTCOMES AMONG HISPANIC AND INDIGENOUS AMERICAN PATIENTS FOR FIVE COMMON GASTROINTESTINAL DIAGNOSES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is evidence that gastrointestinal disease (GI) outcomes are poorer among patients from underrepresented backgrounds. However, the impact of hospital patient racial diversity on GI outcomes is understudied. Aims We aimed to investigate the impact of hospital patient racial diversity on GI outcomes Methods Using the 2019 National Inpatient Sample (NIS), racial diversity was defined by the percentage of Hispanic or Indigenous American patients discharged from each hospital. GI discharge diagnoses were defined by diagnostic related group. We included GI bleeding, inflammatory bowel diseases, GI obstruction, cirrhosis, and alcoholic hepatitis. Logistic regression was used to predict major complication rates or comorbidity (MCC), long length of stay (LOS), and high total charges. Control variables included age, gender, payer type, patient location, area-associated income quartile, hospital characteristics including size, urban vs. rural, teaching vs. nonteaching, region, and the interaction of the percentage of Hispanic and Indigenous Americans with patient race. Results were validated with the 2018 NIS dataset. Results Our analysis cohort of 537,830 hospitalizations included 252,225 GI bleeding discharges, 59,310 gastrointestinal obstruction discharges, 106,820 cirrhosis and alcoholic hepatitis discharges, and 119,475 inflammatory bowel diseases discharges. In the unadjusted analyses, MCC rates were higher among Hispanic (24.8%) and Indigenous American patients (30.4%), compared to Whites (18.3%). In adjusted analyses, compared to white patients, Hispanic patients had higher MCC rates [adjusted odds ratio (OR) 1.21, 95% Confidence Interval (CI) 1.15-1.28]. The same trend was seen among Indigenous American patients [OR 1.25, (95% CI) 1.09-1.43]. However, as hospital Hispanic diversity increased, inpatient MCC outcomes for Hispanics improved [OR 0.93, (95% CI) 0.87-1.14], and were even better among Indigenous American patients as hospital inpatient Indigenous American diversity increased [OR 0.83, (95% CI) 0.73-0.94] (Table 1). A similar improvement in MCC with increasing Hispanic and Indigenous American diversity was observed in the 2018 validation cohort. Table 1 highlights impact of increasing diversity on LOS and total charges. Conclusions Increasing hospital inpatient Hispanic and Indigenous American diversity is associated with better outcomes for these underrepresented minority groups. More research is needed on the impact of cultural competence and linguistic concordance on patient outcomes. Funding Agencies None
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».