Hospital readmission among older adults with congestive heart failure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To examine the factors associated with unplanned readmission among older adults with congestive heart failure (CHF) within 28 days of discharge from an index admission, within a large Australian health service. METHODS: Using a comparative cohort design, a multivariate logistic regression model was used to compare readmitted patients with non-readmitted patients and identify risk factors associated with readmission. RESULTS: Significant risk factors identified were male gender, numerous diagnoses, length of stay 3 days or longer and patients being admitted from acute, subacute or aged-care facilities. CONCLUSIONS: The high risk of patients being readmitted from acute, subacute and aged-care services requires further review as these readmissions may be avoidable. It may also be useful to develop a readmission risk screening tool so that patients at risk of readmission can be identified. What is known about this topic? Older adults with CHF are likely to experience multiple readmissions to hospital. There have been several studies conducted on hospital readmissions; however, generalising the findings is problematic due to the use of variable definitions of what constitutes a readmission. What does this paper add? This paper addresses the absence of Australian research comparing groups of older patients with CHF who are readmitted to hospital with those who are not readmitted. It also adopts one of the more frequently used definitions of readmission to aid in future comparability of research. What are the implications for practice? Further work is necessary to improve discharge planning and effectively manage chronic illnesses such as CHF in patients' homes. It may be useful to develop a readmission risk screening tool for staff of inpatient medical wards so that these at-risk patients can be identified before discharge.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle