Improvement of sickle cell disease care mitigates the healthcare utilization induced by increased prevalence: Experience of a tertiary pediatric center
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Sickle cell disease (SCD) has undergone major changes in the last decades. Its prevalence has been steadily increasing and numerous advances have been made in the management of the disease. However, the effect in real‐life setting of these major changes is unknown, particularly in a Canadian environment. Procedure We aimed to assess the impact of these changes on the evolution in the healthcare utilization (HCU) of children with SCD in a Canadian pediatric tertiary center from 2009 to 2024. Results The number of children with SCD followed at our center more than doubled (221 to 499 patients). Practice changes reduced mean time to hydroxyurea introduction, resulting in a steady annual increase in mean fetal hemoglobin across the patients with HbSS. Reflecting the number of patients followed, the absolute number of annual outpatient and ED visits increased significantly (1207 to 1769 and 192 to 526, respectively). However, there was a significant decrease in the mean number of outpatient visits (5.46 to 3.55 [ p = 0.03]) and hospitalizations (1.18 to 0.58 [ p <0.0001]) by patient annually. There was also a reduction in the percentage of admissions after an ED visit (62.5% to 42.6% [ p <0.0001]). Conclusion Although the number of patients with SCD followed at our institution drastically increased in 15 years, the practice changes were effective and likely mitigated the impact on admissions. It illustrates the significant impact of improved management in the care of patients with SCD. Allocated resources need to reflect the overall increase in HCU to allow for continuous optimal care of this vulnerable population.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».