Thirty-day readmission rate and discharge status following total hip arthroplasty using the supercapsular percutaneously-assisted total hip surgical technique
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
PURPOSE: Recent studies have reported nearly 40% of costs associated with a 30-day episode-of-care for total joint replacements are due to post-discharge activities and 81% of those are specifically due to unplanned readmissions and discharging patients to post-acute care facilities. The purpose of this study was to determine these two key variables for total hip arthroplasty (THA) patients implanted using a tissue-sparing surgical technique and to see how these values compare to those previously reported in the United States. METHODS: The healthcare databases at three institutions were searched for primary THA patients implanted using the supercapsular percutaneously-assisted total hip (SuperPath) surgical technique between January 2013 and July 2014. Data elements included 30-day all-cause readmission rate, discharge status, transfusion rate, complications, and length of stay (LOS). RESULTS: Data were available for 479 THAs. The 30-day all-cause readmission rate, transfusion rate, and average LOS was 2.3, 3.3%, and 1.6 days, respectively. Over 91% of patients were discharged routinely home, 4.1% to skilled nursing facilities, 3.8% to home health care, and 0.6% to inpatient rehabilitation facilities. Complications included dislocation (0.8%), periprosthetic fracture (0.8%), and deep vein thrombosis (0.2 %). There were no infections reported. CONCLUSIONS: Patients implanted using this tissue-sparing technique experienced reduced 30-day all-cause readmission rates (2.3% vs. 4.2%) and more were routinely discharged home (91.5% vs. 27.3%) than have been previously reported for patients in the United States. Use of this tissue-sparing technique has the potential to significantly reduce post-discharge costs.
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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 | 0,001 | 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 découle