Association between transitional care factors and hospital readmission after transcatheter aortic valve replacement: a retrospective observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown that patients who undergo trans-catheter aortic valve replacement (TAVR) have high rates of hospital readmission. Our objectives were to identify the causes of readmission after TAVR, determine whether transitional care factors were associated with a reduction in readmission and to identify other predictors that could be used to target quality improvement efforts. METHODS: We conducted a chart abstraction study that included all patients who underwent TAVR in Ontario, Canada between 2007 and 2013 and survived to hospital discharge. These data were linked to provincial administrative databases. The association between transitional care factors (home care, rehabilitation, family physician and cardiologist follow-up) and 1-year hospital readmission was examined using a time-to-event analysis. Cause-specific hazards models were used to account for the competing risk of death. RESULTS: There were 937 patients in the cohort and the rate of readmission at 1-year was 49%. The most common causes of readmission were heart failure and bleeding. Rehabilitation (HR 1.34, 95% CI 1.11-1.62; p = 0.002) and cardiologist follow-up (HR 1.41, 95% CI 1.14-1.75; p = 0.002) were both associated with higher readmission rates. While, home care (HR 1.18, 95% CI 0.96-1.44; p = 0.12) and family physician follow-up (HR 1.04, 95% CI 0.85-1.28; p = 0.71) were not associated with readmission. CONCLUSION: Readmission post TAVR is common; however, we did not identify any transitional care factors associated with reductions in hospital readmission. This suggests ongoing research is required to identify targets for improvement in post-procedural care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».