Frequency, Cost, and Risk Factors of Readmissions Among Severe Sepsis Survivors*
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».