655 Assessing Housing Status of Inpatient Admissions for Thermal Injuries: Insights from a Canadian Burn Unit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Houselessness has increased in urban regions since the Covid-19 pandemic, potentially posing a risk to the population in the northern climate. This study investigates how pre-injury living conditions influence health outcomes among thermally injured inpatients post-pandemic. We hypothesized that housing status at the time of injury and admission is a significant determinant of health in our patient population. Methods A retrospective chart review was completed on patients admitted to the burn service at a level one trauma centre from January to December 2023. We examined demographics, injury types, and disposition among housed and unhoused inpatients. Primary outcome assessed was the total length of hospital stay (LOS). Secondary outcomes included frequency of discharges against medical advice (AMA). Statistical analysis was performed using t-test for continuous and chi-squared test for categorical variables. Results Of 214 new admissions in 2023, there was a greater proportion of burn injuries at 196 (91.6%) compared to frost injuries at 18 (8.4%) (p = 0.001). The rate of thermal and frost burn requiring hospitalization for unhoused individuals was estimated at 2025 and 437 per 100,000 persons, respectively. Significantly greater proportion of housed vs unhoused patients experienced thermal burn injuries (145 vs 51, respectively). In contrast, the unhoused population experienced a greater number of frost injuries, versus the housed population (11 vs 7, p = 0.001). The unhoused population had a significantly greater frequency of leaving against medical advice (35.4%), compared to the housed (4.9%, P < 0.0001). When excluding the patients who left AMA from the analysis, the mean length of stay in the housed and unhoused burn service inpatients (17.2, and 21.7 days, respectively) was not significantly different (p = 0.15). Conclusions In 2023, 26% of new thermal injury admissions were experiencing houselessness, demonstrating an increase compared to reported pre-pandemic levels. Our preliminary data demonstrate higher rates of unstable housing in frost injuries, compared with burn injuries, with a significant number of both groups leaving the hospital AMA. We plan to perform secondary outcome variable analyses to assess for contributing factors, while expanding our sample to include 2022 and 2024. In conclusion, housing status has a disproportionate effect on frostbite admissions in the northern climate, showing the significance of injury prevention with housing initiatives in Canada. Applicability of Research to Practice Future analyses will include quality improvement projects to identify factors contributing to higher rates of AMA in unhoused patients, as well as cost-benefit analyses of healthcare costs vs temporary housing to inform Canadian policy decisions regarding this vulnerable population. Funding for the Study N/A
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».