Factors associated with discharge destination from acute care after acquired brain injury in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this paper is to examine factors associated with discharge destination after acquired brain injury in a publicly insured population using the Anderson Behavioral Model as a framework. METHODS: We utilized a retrospective cohort design. Inpatient data from provincial acute care records from fiscal years 2003/4 to 2006/7 with a diagnostic code of traumatic brain injury (TBI) and non-traumatic brain injury (nTBI) in Ontario, Canada were obtained for the study. Using multinomial logistic regression models, we examined predisposing, need and enabling factors from inpatient records in relation to major discharge outcomes such as discharge to home, inpatient rehabilitation and other institutionalized care. RESULTS: Multinomial logistic regression revealed that need factors were strongly correlated with discharge destinations overall. Higher scores on the Charlson Comorbidity Index were associated with discharge to other institutionalized care in the nTBI population. Length of stay and special care days were identified as markers for severity and were both strongly positively correlated with discharge to other institutionalized care and inpatient rehabilitation, compared to discharge home, in both nTBI and TBI populations. Injury by motor vehicle collisions was found to be positively correlated with discharge to inpatient rehabilitation and other institutionalized care for patients with TBI. Controlling for need factors, rural location was associated with discharge to home versus inpatient rehabilitation. CONCLUSIONS: These findings show that need factors (Charlson Comorbidity Index, length of stay, and number of special care days) are most significant in terms of discharge destination. However, there is evidence that other factors such as rural location and access to supplemental insurance (e.g., through motor vehicle insurance) may influence discharge destination outcomes as well. These findings should be considered in creating more equitable access to healthcare services across the continuum of care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».