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Enregistrement W2042154909 · doi:10.1097/ccm.0000000000000859

Frequency, Cost, and Risk Factors of Readmissions Among Severe Sepsis Survivors*

2015· article· en· W2042154909 sur OpenAlexfundno aff
Andrew Goodwin, David A. Rice, Kit N. Simpson, Dee W. Ford

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of TorontoMedical University of South Carolina
Mots-clésMedicineOdds ratioSepsisInternal medicineOddsMedicaidLogistic regressionConfidence intervalHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the frequency, mortality, cost, and risk factors associated with readmission after index hospitalization with severe sepsis. DESIGN: Observational cohort study of Healthcare Cost and Utilization Project data. SETTING: All nonfederal hospitals in three U.S. states. PATIENTS: Severe sepsis survivors (n = 43,452) in the first two quarters of 2011. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We measured readmission rates and the associated cost and mortality of readmissions in severe sepsis survivors. We used multivariable logistic regression to identify patient and hospitalization characteristics associated with readmission. Of 43,452 sepsis survivors, 26% required readmission within 30 days and 48% within 180 days. The cumulative mortality rate of sepsis survivors attributed to readmissions was 8%, and the estimated cost was over $1.1 billion. Among survivors, 25% required multiple readmissions within 180 days and accounted for 77% of all readmissions. Age younger than 80 years (odds ratio, 1.14; 95% CI, 1.08-1.21), black race (odds ratio, 1.18; 95% CI, 1.10-1.26), and Medicare or Medicaid payor status (odds ratio, 1.21; 95% CI, 1.13-1.30; odds ratio, 1.34; 95% CI, 1.23-1.46, respectively) were associated with greater odds of 30-day readmission while female gender was associated with reduced odds (odds ratio, 0.92; 95% CI, 0.87-0.96). Comorbidities including malignancy (odds ratio, 1.34; 95% CI, 1.24-1.45), collagen vascular disease (odds ratio, 1.30; 95% CI, 1.15-1.46), chronic kidney disease (odds ratio, 1.24; 95% CI, 1.18-1.31), liver disease (odds ratio, 1.22; 95% CI, 1.11-1.34), congestive heart failure (odds ratio, 1.14; 95% CI, 1.08-1.19), lung disease (odds ratio, 1.12; 95% CI, 1.06-1.18), and diabetes (odds ratio, 1.12; 95% CI, 1.07-1.17) were associated with greater odds of 30-day readmission. Index hospitalization characteristics including longer length of stay, discharge to a care facility, higher hospital annual severe sepsis case volume, and higher hospital sepsis mortality rate were also positively associated with readmission rates. CONCLUSION: The 30-day and 180-day readmissions are common in sepsis survivors with significant resultant cost and mortality. Patient sociodemographics and comorbidities as well as index hospitalization characteristics are associated with 30-day readmission rates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations170
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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