Inflammatory bowel disease patients who leave hospital against medical advice: Predictors and temporal trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leaving hospital against medical advice (AMA) may have consequences with respect to health-related outcomes; however, inflammatory bowel disease (IBD) patients have been inadequately studied. Thus, we determined the prevalence of self-discharge, assessed predictors of AMA status, and evaluated time trends. METHODS: We analyzed the 1995-2005 Nationwide Inpatient Sample (NIS) to identify 93,678 discharges with a primary diagnosis of IBD admitted to the hospital emergently and did not undergo surgery. We described the proportion of IBD patients who left AMA. Predictors of AMA status were evaluated using a multivariate logistic regression model and temporal trend analyses were performed with Poisson regression models. RESULTS: Between 1995 and 2005, 1.31% of IBD patients left hospitals AMA. Crohn's disease (CD) patients were more likely to leave AMA (adjusted odds ratio [aOR], 1.53; 95% confidence intervals [CI]: 1.30-1.79). Characteristics associated with leaving AMA included: ages 18-34 (aOR, 7.77, 95% CI: 4.34-13.89); male (aOR, 1.75; 95% CI: 1.55-1.99); Medicaid (aOR, 4.55; 95% CI: 3.81-5.43) compared to private insurance; African Americans (aOR, 1.34; 95% CI: 1.09-1.64) compared to white; substance abuse (aOR, 2.75; 95% CI: 2.14-3.54); and psychosis (aOR, 1.55; 95% CI: 1.13-2.14). The incidence rates of self-discharge for CD patients were stable (P > 0.05) between 1995 and 1999, while they significantly (P < 0.0001) increased after 1999. In contrast, AMA rates for UC patients remained stable during the study period. CONCLUSIONS: Approximately 1 in 76 IBD patients admitted emergently for medical management leave the hospital AMA. These were primarily disenfranchised patients who may lack adequate outpatient follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».