Discharge against Medical Advice: A Case Study in a Public Teaching Hospital in Tehran, Iran in 2012
Notice bibliographique
Résumé
Discharging against medical advice is to leave the hospital despite the advice of the doctor, which can result in complications and readmissions. This study aimed to examine the prevalence of patients' discharge against medical advice (DAMA) and their reasons in a public teaching hospital in Tehran, Iran in 2012. This was an applied and cross-sectional study in which all patients (2601 patients) who had been discharged against medical advice from the studied hospital in 2012 were studied. Required data were collected using a data collection form. Collected data were analyzed using SPSS 18.0 and descriptive and analytical tests including Frequencies and Fisher's Exact Test. The most and least common reasons for DAMA were, respectively, feeling complete recovery by patients (45.4%) and financial problems (1.3%). The results showed that there were significant differences between DAMA prevalence and patients' sex and age (P<0.001). The prevalence of DAMA in the studied hospital was high and according to the existence of social work units in every hospital, it is recommended that patients' consultation with the hospital social workers should be considered as an obligatory stage of the discharge against medical advice process in order to inform patients about its complications and adverse consequences.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».