Contemporary Trends and Predictors of Postacute Service Use and Routine Discharge Home After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Returning home after the hospital is a primary aim for healthcare; however, additional postacute care (PAC) services are sometimes necessary for returning stroke patients to their pre-event status. Recent trends in hospital discharge disposition specifying PAC use have not been examined across age groups or health insurance types. METHODS AND RESULTS: We examined trends in discharge to inpatient rehabilitation facilities (IRFs), skilled nursing facilities (SNFs), home with home health (HH), and home without services for 849 780 patients ≥18 years of age with ischemic or hemorrhagic stroke at 1687 hospitals participating in Get With The Guidelines-Stroke. Multivariable analysis was used to identify factors associated with discharge to any PAC (IRF, SNF, or HH) versus discharge home without services. From 2003 to 2011, there was a 2.1% increase (unadjusted P=0.001) in PAC use after a stroke hospitalization. Change was greatest in SNF use, an 8.3% decrease over the period. IRF and HH increased 6.9% and 3.6%, respectively. The 2 strongest clinical predictors of PAC use after acute care were patients not ambulating on the second day of their hospital stay (ambulation odds ratio [OR], 3.03; 95% confidence interval [CI], 2.86 to 3.23) and those who failed a dysphagia screen or had an order restricting oral intake (OR, 2.48; 95% CI, 2.37 to 2.59). CONCLUSIONS: Four in 10 stroke patients are discharged home without services. Although little has changed overall in PAC use since 2003, further research is needed to explain the shift in service use by type and its effect on outcomes.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».