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Record W6991027990

Estimation des coûts à l'unité de soins intensifs à partir du Nursing Activites Score

2022· other· fr· W6991027990 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2022
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIntensive careHealth careNursing carePatient-centered careSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'estimation des coûts est un incontournable pour une meilleure planification et allocation des ressources dans les différentes unités d'un établissement de santé, et ce, particulièrement aux unités de soins intensifs (USI), qui figurent parmi les plus coûteuses à l'hôpital. Le but de cette étude était d'offrir une contribution à l'estimation des coûts aux USI. Comme le personnel infirmier représente une proportion importante des dépenses des USI et que ce sont les infirmières qui prodiguent la majorité des soins directs aux patients, ce projet avait pour objectif d'évaluer la faisabilité d'utiliser la méthode développée par Miranda & Jegers (2012) pour d'estimer les coûts-patient à partir de la mesure de l'intensité des soins infirmiers. L'outil utilisé pour mesurer l'intensité des soins infirmiers aux USI est le Nursing activities score (NAS). Cette étude s'appuie sur la vision de la performance des soins infirmiers de Dubois (Dubois & al., 2013) combinée au cadre de référence du Triple Aim de l'Institute for Healthcare Improvement (Berwick et al., 2008) qui souligne la place fondamentale qu'occupent les coûts dans l'optimisation des systèmes de santé. Les analyses de coûts ont été conduites dans quatre USI et une unité intermédiaire des centres hospitaliers universitaires de Québec. Le coût des soins infirmiers par patient variaient de 730 $ à 1 227$ et le coût total d'hospitalisation de 1 999$ à 2 524$. Nos résultats ont démontré que l'utilisation du temps infirmier consacré aux soins directs permet d'individualiser les coûts, en renforçant la contribution possible du NAS à l'estimation des coûts aux USI. Des études futures incluant une plus longue période de collecte de données du NAS, l'optimisation des informations concernant les coûts-patient indirects et la comparaison avec d'autres méthodes d'estimation de coûts sont encore nécessaires. Bien que tous les membres de l'équipe interdisciplinaire à l'USI y occupent une place importante, l'infirmière demeure le pilier central de la prestation constante des soins directs aux patients, d'où la prépondérance de la contribution de ces professionnelles aux coûts de l'USI. L'utilisation du NAS en continu dans ces unités pourra contribuer à une estimation des coûts plus précise tout en offrant une réponse directe aux exigences les plus récentes du Ministère de la santé et des services sociaux du Québec (MSSS) en matière de financement des établissements de santé, qui s'oriente vers le financement axé sur les patients (FAP). Ce type de financement considère l'estimation du coût des services et soins prodigués à un patient pendant un épisode de soins (coût par parcours de soins et de services - CPSS). La méthode utilisée dans la présente étude peut apporter une contribution unique à l'estimation du CPSS.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
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