The impact of hospital language on the rate of in-hospital harm. A retrospective cohort study of home care recipients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients who live in minority language situations are generally more likely to experience poor health outcomes, including harmful events. The delivery of healthcare services in a language-concordant environment has been shown to mitigate the risk of poor health outcomes related to chronic disease management in primary care. However, data assessing the impact of language-concordance on the risk of in-hospital harm are lacking. We conducted a population-based study to determine whether admission to a language-discordant hospital is a risk factor for in-hospital harm. Methods We used linked administrative health records to establish a retrospective cohort of home care recipients (from 2007 to 2015) who were admitted to a hospital in Eastern or North-Eastern Ontario, Canada. Patient language (obtained from home care assessments) was coded as English (Anglophone group), French (Francophone group), or other (Allophone group); hospital language (English or bilingual) was obtained using language designation status according to the French Language Services Act. We identified in-hospital harmful events using the Hospital Harm Indicator developed by the Canadian Institute for Health Information. Results The proportion of hospitalizations with at least 1 harmful event was greater for Allophones (7.63%) than for Anglophones (6.29%, p
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».