Geographical variation analysis of all-cause hospital readmission cases in Winnipeg, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital readmission is costly and potentially avoidable. The concept of virtual wards as a new model of care is intended to reduce hospital readmissions by providing short-term transitional care to high-risk and complex patients in the community. In order to provide information regarding the development of virtual wards in the Winnipeg Health Region, Canada, this study used spatial statistics to identify geographic variations of hospital readmissions in 25 neighborhood clusters. METHODS: The data were obtained from the Population Health Research Data Repository housed at the Manitoba Centre for Health Policy. We used a Bayesian Disease Mapping approach which applied Markov chain Monte Carlo (MCMC) for cluster detection. RESULTS: Between 2005/06 and 2008/09, 123,842 patients were hospitalized in all Winnipeg hospitals. Of these, 41,551 (33%) were readmitted to hospital in the year following discharge. Most of these readmitted patients (89.4%) had 1-2 readmissions, while 11.6% of readmitted patients had more than 2 readmissions after initial discharge. The smoothed age- and sex- adjusted relative risk rates of hospital readmission in 25 Winnipeg neighborhood clusters ranged between 0.73 and 1.27. We found that there were spatial cluster variations of hospital readmission across the Winnipeg Health Region. Seven neighborhood clusters are more likely to be significant potential clusters for hospital readmissions (p < .05), while six neighborhood clusters are less likely to be significant potential clusters. CONCLUSIONS: This study provides the foundation and implementation guide for the Winnipeg Regional Health Authority virtual ward program. The findings will also help to improve long-term condition management in community settings and will help program planners to assure the efficient use of healthcare resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».