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Enregistrement W2048391035 · doi:10.3109/02699052.2012.750741

An examination of discharge against medical advice from brain injury inpatient rehabilitation

2013· article· en· W2048391035 sur OpenAlexafffund
Il Hwan Kim, Angela Colantonio

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRehabilitationMedicineTraumatic brain injuryAgainst medical adviceMedical advicePatient dischargePhysical therapyMedical emergencyPhysical medicine and rehabilitationMEDLINEPsychologyPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Discharges against medical advice (DAMA) have been considered predictors of adverse outcomes for patients in acute care and psychiatric hospitals. However, little is known about the profile of patients who discharge AMA admitted to rehabilitation hospitals. The aims of this study were to provide a profile of patients who received inpatient rehabilitation services following a traumatic brain injury (TBI) who discharged AMA and to compare this group with the regular discharge group. RESEARCH DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: Hospital discharge data from two national administrative databases were reviewed for the years 2001-2006. RESULTS: The databases yielded 1559 cases of TBI (average length of stay = 51 days). Of these, 31 (2.0%) had recorded DAMA events: one in 50 patients left rehabilitation against medical advice. Compared to regular discharge (n = 1247), DAMA was significantly associated with unemployment, intentional injury, higher motor functions at admission and shorter length of stay. Known factors for DAMA in acute hospitals, such as male sex, young age and substance abuse history, were not significant. CONCLUSION: Careful screening and assessment of patients who discharge AMA could enable better prevention and management strategies, thus improving health outcomes and enhancing healthcare delivery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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