Can the Blaylock Risk Assessment Screening Score (BRASS) predict length of hospital stay and need for comprehensive discharge planning for patients following hip and knee replacement surgery? Predicting arthroplasty planning and stay using the BRASS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee and hip arthroplasty constitutes a large percentage of hospital elective surgical procedures. The Blaylock Risk Assessment Screening Score (BRASS) was designed to identify patients in need of discharge planning. The purpose of this study was to evaluate whether the BRASS was associated with length of stay (LOS) in hospital following elective arthroplasty. METHODS: We retrospectively reviewed the charts of individuals undergoing primary elective arthroplasty for knee or hip osteoarthritis who had a documented BRASS score. RESULTS: In our study cohort of 241, both BRASS (p < 0.001) and replacement type (hip v. knee; p = 0.048) were predictive of LOS. Higher BRASS was associated with older patients (p < 0.001), higher American Society of Anesthesiologists score (p < 0.001) and longer LOS (p < 0.001). We found a specificity of 83% for a BRASS greater than 8 and a hospital stay longer than 5 days and a specificity of 92% for a BRASS greater than 10. CONCLUSION: The BRASS represents a novel and significant predictor of LOS following elective arthroplasty. Patients with higher BRASS are more likely to stay in hospital 5 days or more and should receive pre-emptive social work consultations to facilitate timely discharge planning and hospital resources.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».