Use of Median Regression to Predict Hospitalization and Pharmaceutical Costs in a Children’s Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of the present study was to explore the impact of the following variables on both hospitalization and pharmaceutical costs in a children’s hospital: patient’s weight, major diagnostic category (MDC), length of stay (LOS), an index reflecting the relative use of healthcare resources during hospitalization and clinical severity. Methods: The CHU Sainte-Justine is a 500-bed mother-child teaching hospital located in Montreal, Qc, Canada. We included in our analysis all inpatient pediatric episodes of care. All data collated describe the episodes of care for the fiscal year 2005-2006 (from April 1, 2005 to March 31, 2006). Two statistical models were developed to explain pharmaceutical cost and total hospitalization cost. The following independent variables were tested in both models: patient’s weight on admission (continuous variable), MDC (discrete variable with a value between 1 and 25, except 12, 13, 14, 15, 20 and 24), LOS, NIRRU and clinical severity (discrete variable with a value of 1 (mild or minor), 2 (moderate), 3 (major or high) or 4 (extreme)) A total of 9 202 episodes met our inclusion criteria. Results: The prediction generic formula for both types of cost is as follows: Cost = Intercept + (b1*weight) + (b2*NIRRU) + (b3*LOS) + (clinical severity x) + (MDC x1) + (MDC x2*LOS) + (LOS*weight) + (MDC x3*weight) + (weight*LOS*MDC x3) where b1, b2, b3 are partial regression coefficients and where x indicates the level of the variable (1, 2, 3 or 4 for clinical severity). Conclusion: This exploratory study shows the feasibility of building a median regression model. In the model proposed, several factors such as diagnosis, disease severity and length of stay were shown to be significant predictors for both hospitalization and pharmaceutical costs. On the other hand, patient’s weight influences only pharmaceutical cost.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».