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Enregistrement W4416018817 · doi:10.3171/2025.7.peds25257

Hospital care for children with hydrocephalus in the United States: resource utilization, charges, comorbidities, and deaths (2006–2019)

2025· article· en· W4416018817 sur OpenAlexaff
Muhammad S Ghauri, Michael G. Brandel, John R. W. Kestle, Jay Riva-Cambrin, William E. Whitehead, Vijay M. Ravindra

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrocephalusHospital careHospital admissionResource (disambiguation)Infant mortalityMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The authors provide an updated analysis of inpatient healthcare utilization, associated costs, and mortality trends for pediatric hydrocephalus in the US from 2006 to 2019. The goals were to describe patient, hospital, and hospitalization characteristics and determine factors associated with mortality. METHODS: This cross-sectional study used 2006, 2009, 2012, 2016, and 2019 data from the Healthcare Cost and Utilization Project Kids' Inpatient Database, which collects nationally representative weighted data samples of pediatric hospital discharges. Admissions related to hydrocephalus were categorized as being associated with permanent cerebrospinal fluid (CSF) diversion (including CSF shunt management and endoscopic third ventriculostomy [ETV] with or without choroid plexus cauterization [CPC]) or unrelated to permanent CSF diversion. RESULTS: Each year, there were approximately 30,000-32,000 hydrocephalus-related admissions, resulting in 331,000-526,000 hospital days and US$3.4-5.0 billion charges, for pediatric patients. In 2019, hydrocephalus accounted for 0.5% of all pediatric hospital admissions, 1.4% of all pediatric hospital days, and 2.4% of all pediatric hospital charges in the US. The median (IQR) length of stay across all hydrocephalus-related admissions decreased from 4 (2-15) days in 2006 to 3 (2-9) days in 2019. CSF shunt-related admissions decreased from 11,111 in 2006 to 7959 in 2016; notably, admissions for CSF shunt malfunctions/revisions decreased over time (12,327 in 2006 to 5960 in 2019). In 2019, hospital stays were shorter (4.99 vs 6.69 days) and charges were lower (US$108 million vs US$128 million) in patients who underwent ETV or ETV+CPC compared to those who had initial shunt placement, respectively. However, these unadjusted differences likely reflect baseline patient selection rather than inherent procedural superiority. Patients admitted for periventricular-intraventricular hemorrhage of prematurity (pIVH) had longer hospital stays (p < 0.001) and higher mean costs than others. Compared with survivors, children who died were younger, had pIVH, had a birth-related admission, were self-paying, and were admitted to a nonchildren's hospital (p < 0.05). CONCLUSIONS: Pediatric hydrocephalus continues to pose a heavy burden in the US. Despite advancements in management, it remains associated with high costs, significant hospital utilization, and substantial morbidity and mortality. ETV admissions were associated with shorter hospital stays and lower costs, and pIVH was associated with particularly high resource utilization and markedly higher in-hospital mortality. Future efforts should focus on reducing mortality and improving care delivery for high-risk subgroups, particularly those with pIVH and birth-related etiologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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