Leaving hospital against medical advice among HIV-positive patients.
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
BACKGROUND: Hospital discharge against medical advice, especially among substance-abusing populations, is a frustrating problem for health care providers. Because of the high prevalence of injection drug use among HIV-positive patients admitted to hospital in Vancouver, we explored the factors associated with leaving hospital against medical advice in this population. METHODS: We reviewed records for all HIV/AIDS patients admitted to St. Paul's Hospital, Vancouver, between Apr. 1, 1997, and Mar. 1, 1999. After identifying the first ("index") admission during this period, we followed the patients' records for 1 year. Multivariate models were applied to identify the determinants of discharge against medical advice and to estimate the impact of such discharge on readmission rate, readmission frequency and length of stay in hospital. RESULTS: Of 981 index admissions among HIV/AIDS patients, 125 (13%) of the patients left the hospital against medical advice. Departure on the day on which welfare cheques were issued and a history of injection drug use were significant predictors of leaving against medical advice. After adjusting for sex, age, severity of illness, injection drug use and homelessness, we found that patients leaving against medical advice were readmitted more frequently than those who were formally discharged (frequency ratio 1.25, 95% confidence interval [CI] 1.11-1.42), were more likely to be readmitted with a related diagnosis within 30 days (odds ratio 5.00, 95% Cl 3.04-8.24) and had significantly longer lengths of stay in the follow-up period. INTERPRETATION: Discharge against medical advice among HIV-positive patients was associated with frequent readmissions with the same diagnosis. Preventing such discharges is likely to benefit patients (by improving their health status) and the health care system (by reducing unnecessary readmissions).
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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