Few modifiable factors predict readmission following radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to determine the patient and provider-related factors associated with readmission after radical cystectomy (RC) for bladder cancer. In this era of healthcare reform, hospital performance measures, such as readmission, are beginning to affect provider reimbursement. Given its high readmission rate, RC could be a target for quality improvement. METHODS: We reviewed bladder cancer patients who underwent RC in California's State Inpatient Database (2005-2009) of the Healthcare Cost and Utilization Project. We examined patient-(e.g., race, discharge disposition) and provider-related factors (e.g., volume) and evaluated their association with 30-day readmission. Multivariable logistic regression was used to examine associations of interest. RESULTS: Overall, 22.8% (n = 833) of the 3649 patients who underwent RC were readmitted within 30 days. Regarding disposition, 34.8%, 50.8%, and 12.2% were discharged home, home with home healthcare, and to a post-acute care facility (PACF), respectively. Within 30 days, 20.3%, 20.9%, and 42.3% were discharged home, home with home healthcare, and to a PACF were readmitted, respectively. African Americans (odds ratio [OR] 1.64, 95% confidence interval [CI] 1.07-2.50), having ≥2 comorbidities (OR 1.42, 95% CI 1.06-1.91), receiving a neobladder (OR 1.45, 95% CI 1.09-1.93), and discharged to a PACF (OR 3.79, 95% CI 2.88-4.98) were independent factors associated with readmission. Hospital stays ≥15 days were associated with less readmission (OR 0.43, 95% CI 0.27-0.67, p = 0.0002). Procedure volume was not associated with complication, in-hospital mortality, or readmission. CONCLUSIONS: About one-fifth of patients undergoing RC are readmitted. Patients who are discharged to a PACF, African American, and who have more extensive comorbidities tend to experience more readmissions. Increased efforts with care coordination among these patients may help reduce readmissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».