Population-Based Research to Identify Higher Users of Acute Care Hospital Beds in Canada for Individualized Attention
Notice bibliographique
Résumé
Background: The end of the COVID-19 pandemic left hospitals needing to address pandemic-delayed healthcare needs and increase hospital efficiency. Hospital patients who are frequently admitted or have long stays could potentially be helped to require less inpatient-based care. The purpose of this retrospective cross-sectional study was to identify and describe patients who are high hospital users for attention aimed at reducing their hospitalization needs or replacing some or all of their hospital stays with community-based options in a country where any person could be a high user, given that universal and accessible healthcare services are mandated in Canada. Methods: We obtained complete inpatient hospital data on all persons admitted to a Canadian hospital in the year immediately preceding the COVID-19 pandemic (April 1, 2019 to March 31, 2020). Four previously-developed high-use definitions (2+ hospitalizations, 30+ day hospital stays, 30+ total bed days, and the combination of 2+ admissions and 30+ total bed days) were explored using logistic regression for insight on high users of hospitals. Results: Of 1.88 million individuals admitted to a hospital in 2019–20, 21.3% were admitted 2+ times, 3.6% had 30+ day hospital stays, 7.1% spent 30+ cumulative days in hospital, and 5% had both 2+ hospitalizations and 30+ cumulative bed days. Each high-use definition identified different sets of people, although multi-admission patients were more commonly younger (<65) and patients with 30+ bed days were more often over age 65. While almost any patient could be a high user, common characteristics across younger and older patients who were classified variably as high users were ambulance arrival, unplanned admission to a hospital through an emergency room, having a diagnosis consistent with 1 of 4 diagnostic categories (circulatory diseases, factors influencing health status and contact with health services, mental and behavioral disorders, and respiratory diseases), and dying in hospital. Conclusions: People with high-use patterns could have services designed to reduce their need for and use of inpatient-based care. Hospital beds becoming available for others to use is one of many possible benefits if high use became a focus of efficiency attention.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».