Estimating the Cost of Serious Injurious Falls in a Canadian Acute Care Hospital
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les chutes représentent 40 pour cent des accidents d’hôpitaux et leurs conséquences vont de zéro à des blessures graves. Le but de cette étude a été d’estimer le coût moyen à l’hôpital de la durée du séjour (DS) associée aux chutes liées aux préjudices graves dans un hôpital de soins actifs. Nous avons utilisé les données de gestion des risques et des bases de données qui représentent les frais associés à une blessure grave après une chute à l’hôpital. On a comparé trente-sept patients blessés à 2,330 contrôles en utilisant le diagnostic le plus responsable médical, et par l’âge et par le sexe des patients. En utilisant les t-tests et la regréssion multivariée, on a comparé le coût et la DS. Les coûts moyens pour ceux qui se sont grièvement blessés en tombant, et pour les contrôles sans chutes, étaient DC 44,203 $ et DC 13,507 $ tandis ceux de la DS était, respectivement, 45 et 11 jours. Le coût des soins d’hospitalisation pour un patient qui a subi une chute résultante en blessures graves était 30,696 $ (95% IC : $25,158 – $36,781) supérieur au coût pour quelqu’un qui ne s’est pas tombé. Les gestionnaires d’hôpitaux jouent un rôle de premier plan en créant des programmes dans le réseau pour prévenir les chutes et réduire les coûts hospitaliers.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".