Evaluation of the Use of a Novel Intelligent Diagnosis and Cost Control System on Pediatric Bronchopneumonia Outcomes: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health care systems face challenges of inconsistent quality, inefficiency, and rising costs. Fragmented applications of clinical decision support systems (CDSSs), clinical pathways (CPs), and diagnosis-related group (DRG) payment systems have limited their synergistic potential. Objective: This study proposed a CDSS-CP-DRG closed-loop model enabled by digital health technologies; specifically, the CDSS optimized CP execution through real-time data, the CP standardized workflows to support DRG cost control, and DRG payment pressures drove iterative improvements in both technology and processes. This research aimed to validate the model's effectiveness in clinical efficacy, cost control, and standardized diagnosis and treatment of bronchopneumonia in children and provide evidence for value-based health care transformation. Methods: A total of 4543 children with bronchopneumonia were selected and divided into the experimental or control group based on whether the intelligent diagnosis and cost control system was used in the diagnostic process. Chi-square test, 1-way analysis of variance, paired t test, multiple regression analysis, and other mathematical statistical methods were used to verify the difference between the outcomes of the two groups of patients. Results: This study demonstrated comparably high cure rates in both groups (P>.05). However, the experimental group exhibited a 0.4-day reduction in average length of stay, 12.3% lower total hospitalization costs, RMB 135.3 (US $19) higher medical insurance reimbursement surplus, and a reduction of 0.16 defined daily doses of antibiotic use intensity versus the control group (P<.05 for all significant differences). Conclusions: The novel intelligent diagnosis and cost control system demonstrated significant improvement in clinical effect, cost control, and standardized treatment for pediatric bronchopneumonia, but the CP for pediatric pneumonia requiring intensive care still needs further attention and adjustment.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».