Characteristics and resource utilization of high-cost users in the intensive care unit: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Healthcare expenditure within the intensive care unit (ICU) is costly. A cost reduction strategy may be to target patients accounting for a disproportionate amount of healthcare spending, or high-cost users. This study aims to describe high-cost users in the ICU, including health outcomes and cost patterns. Methods We conducted a population-based retrospective cohort study of patients with ICU admissions in Ontario from 2011 to 2018. Patients with total healthcare costs in the year following ICU admission (including the admission itself) in the upper 10th percentile were defined as high-cost users. We compared characteristics and outcomes including length of stay, mortality, disposition, and costs between groups. Results Among 370,061 patients included, 37,006 were high-cost users. High-cost users were 64.2 years old, 58.3% male, and had more comorbidities (41.2% had ≥3) when likened to non-high cost users (66.1 years old, 57.2% male, 27.9% had ≥3 comorbidities). ICU length of stay was four times greater for high-cost users compared to non-high cost users (22.4 days, 95% confidence interval [CI] 22.0–22.7 days vs. 5.56 days, 95% CI 5.54–5.57 days). High-cost users had lower in-hospital mortality (10.0% vs.14.2%), but increased dispositioning outside of home (77.4% vs. 42.2%) compared to non-high-cost users. Total healthcare costs were five-fold higher for high-cost users ($238,231, 95% CI $237,020–$239,442) compared to non-high-cost users ($45,155, 95% CI $45,046–$45,264). High-cost users accounted for 37.0% of total healthcare costs. Conclusion High-cost users have increased length of stay, lower in-hospital mortality, and higher total healthcare costs when compared to non-high-cost users. Further studies into cost patterns and predictors of high-cost users are necessary to identify methods of decreasing healthcare expenditure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».