A population-based analysis of leaving the hospital against medical advice: incidence and associated variables
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies of patients leaving hospital against medical advice (AMA) have been limited by not being population-based or assessing only one type of patient. METHODS: We used administrative data at the Manitoba Centre for Health Policy to evaluate all adult residents of Manitoba, Canada discharged alive from acute care hospitals between April 1, 1990 and February 28, 2009. We identified the rate of leaving AMA, and used multivariable logistic regression to identify socio-demographic and diagnostic variables associated with leaving AMA. RESULTS: Of 1,916,104 live hospital discharges, 21,417 (1.11%) ended with the patient leaving AMA. The cohort contained 610,187 individuals, of whom 12,588 (2.06%) left AMA once and another 2986 (0.49%) left AMA more than once. The proportion of AMA discharges did not change over time. Alcohol and drug abuse was the diagnostic group with the highest proportion of AMA discharges, at 11.71%. Having left AMA previously had the strongest association with leaving AMA (odds ratio 170, 95% confidence interval 156-185). Leaving AMA was more common among men, those with lower average household incomes, histories of alcohol or drug abuse or HIV/AIDS. Major surgical procedures were associated with a much lower chance of leaving the hospital AMA. CONCLUSIONS: The rate of leaving hospital AMA did not systematically change over time, but did vary based on patient and illness characteristics. Having left AMA in the past was highly predictive of subsequent AMA events.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 découle