Hospital Readmissions After Hospital Discharge for Hip Fracture: Surgical and Nonsurgical Causes and Effect on Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the causes of hospital readmission after hip fracture and the relationships between hospital readmission and 6-month physical function and mortality. DESIGN: Prospective, multisite, observational cohort study. SETTING: Four hospitals in the New York City metropolitan area. PARTICIPANTS: Five hundred sixty-two patients hospitalized for hip fracture aged 50 and older and discharged alive in 1997-1998. MEASUREMENTS: Patient demographic characteristics, type of fracture and repair, comorbid conditions, postoperative complications, do not resuscitate status, and active clinical problems at the time of hospital discharge. Prefracture and 6-month mobility were measured using the Functional Independence Measure. Hospital readmissions and International Classification of Diseases, Ninth Revision principal diagnoses were ascertained from hospital admission/discharge databases, the New York Statewide Planning and Research Cooperative System, medical record review, and patient self-report. RESULTS: Eighty-two percent of participants were women, and 93% were white. Within 6 months after hospital discharge, 178 (32%) patients were readmitted to the hospital, with 45 (8%) readmitted more than once. Forty-seven of 233 readmissions (20%) occurred within the first 2 weeks after discharge, and 80 (34%) occurred within 4 weeks. Over 6 months, 89% of readmissions were for nonsurgical problems, of which infectious (21%) and cardiac (12%) diseases were the most common. In multivariate analyses, patients who were readmitted were more likely to require total assistance with ambulation at 6 months (odds ratio (OR) = 2.7, 95% confidence interval (CI) = 1.6-4.6) and to die (OR = 4.0, 95% CI = 2.2-7.3) than those not readmitted. CONCLUSION: Hospital readmissions after hip fracture are largely due to nonsurgical illness and are associated with increased morbidity and mortality.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».