A Comparative Study of Hospitalization Mortality Rates between General and Emergency Hospitalized Patients Using Survival Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: In Korea's emergency medical system, when an emergency patient arises, patients receive on-site treatment and care during transport at the pre-hospital stage, followed by inpatient treatment upon hospitalization. From the perspective of emergency patient management, it is critical to identify the high death rate of patients with certain conditions in the emergency room. Therefore, it is necessary to compare and analyze the determinants of the death rate of patients admitted via the emergency room and generally hospitalized patients. In fact, previous studies investigating determinants of survival periods or length of stay (LOS) primarily used multiple or logistic regression analyses as their main research methodology. Although medical data often exhibit censored characteristics, which are crucial for analyzing survival periods, the aforementioned methods of analysis fail to accommodate these characteristics, presenting a significant limitation. METHODS: Therefore, in this study, survival analyses were performed to investigate factors affecting the dying risk of general inpatients as well as patients admitted through the emergency room. For this purpose, this study collected and analyzed the sample cohort DB for a total of four years from 2016 to 2019 provided by the Korean National Health Insurance Services (NHIS). After data preprocessing, the survival probability was estimated according to sociodemographic, patient, health checkup records, and institutional features through the Kaplan-Meier survival estimation. Then, the Cox proportional hazards models were additionally utilized for further econometric validation. RESULTS: As a result of the analysis, in terms of the 'city' feature among the sociodemographic characteristics, the small and medium-sized cities exert the most influence on the death rate of general inpatients, whereas the metropolitan cities exert the most influence on the death rate of inpatients admitted through the emergency room. In terms of institution characteristics, it was found that there is a difference in determinants affecting the death rate of the two groups of study, such as the number of doctors per 100 hospital beds, the number of nurses per 100 hospital beds, the number of hospital beds, the number of surgical beds, and the number of emergency beds. CONCLUSIONS: Based on the study results, it is expected that an efficient plan for distributing limited medical resources can be established based on inpatients' LOS.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».