Health care costs associated with hospital acquired complications in patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients with CKD are at increased risk of potentially preventable hospital acquired complications (HACs). Understanding the economic consequences of preventable HACs, may define the scope and investment of initiatives aimed at prevention. Methods Adult patients hospitalized from April, 2003 to March, 2008 in Alberta, Canada comprised the study cohort. Healthcare costs were determined and categorized into ‘index hospitalization’ including hospital cost and in-hospital physician claims, and ‘post discharge’ including ambulatory care cost, physician claims, and readmission costs from discharge to 90 days. Multivariable regression was used to estimate the incremental healthcare costs associated with potentially preventable HACs. Results In fully adjusted models, the median incremental index hospitalization cost was CAN-$6169 (95% CI; 6003–6336) in CKD patients with ≥1 potentially preventable HACs, compared with those without. Post-discharge incremental costs were 1471(95% CI; 844–2099) in those patients with CKD who developed potentially preventable HACs within 90 days after discharge compared with patients without potentially preventable HACs. Additionally, the incremental costs associated with ≥1 potentially preventable HACs within 90 days from admission in patients with CKD were $7522 (95% CI; 7219–7824). A graded relation of the incremental costs was noted with the increasing number of complications. In patients without CKD but with ≥1 preventable HACs incremental costs within 90 days from hospital admission was $6688 (95% CI: 6612–6723). Conclusions Potentially preventable HACs are associated with substantial increases in healthcare costs in people with CKD. Investment in implementing targeted strategies to reduce HACs may have a significant benefit for patient and health system outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».