Long-term catheter management in the community: a population-based analysis of user characteristics, service utilisation and costs in England
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term urinary catheters are problematic and burdensome for patients, carers and health services. Nursing practice to improve the management of long-term urinary catheters has been held back by a lack of evidence to support policy and practice. Little is known about who uses a catheter long term and the resources and costs needed for their management. Understanding these costs will help to target innovations to improve care. There have been no substantial innovations to urinary catheters or their management recently and no publications to characterise users and costs. AIM: To describe long-term catheter users and explore catheter-related service use and costs in England. METHODS: = 333) and triangulated, 2009-2012. Annual service costs (British pounds 2011) were computed. FINDINGS: Most catheter users (59.6%) were men, nearly three-quarters (71.2%) were over 70 years and 60.8% used a urethral catheter. Women tended to be younger than men and more likely to use a suprapubic catheter. The services used most frequently over 12 months were general practitioner (by 63.1%) and out of hours services (43.0%); 15.5% accessed Accident and Emergency services for urgent catheter-related care. Hospital use accounted for nearly half (48.9%) of total health service costs (mainly due to inpatient stays by 13.6% of participants); catheter supplies/medications were next most costly (25.7%). Half of all costs were accounted for by 14.2% of users. The median annual cost of services used was £6.38, IQR: £344-£1324; district nursing services added approximately a further £200 per annum. CONCLUSIONS: Finding better ways to reduce catheter problems (e.g. blockage, infection) that cause unplanned visits, urgent or hospital care should be a priority to improve quality of life for long-term catheter users and reduce health service expenditure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».