Determinants of Home Discharge Among Survivors of Necrotizing Fasciitis: A Population-Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of patients with necrotizing fasciitis (NF) in the United Sates survive their illness, and there is increasing interest in addressing the ability of survivors to return to their community following hospitalization. However, there are no data on the factors affecting home discharge among survivors of NF. METHODS: We used the Texas Inpatient Public Use Data File to conduct a retrospective population-based examination of hospitalizations with NF aged 15 years or older between 2001 and 2010. Multivariate logistic regression modeling was used to explore predictors of home discharge among hospital survivors. RESULTS: There were 10,724 NF hospitalizations surviving to discharge during study period, of which 62.5% were discharged home. The following key predictors have adversely affected odds of home discharge (odds ratio and 95% confidence intervals): age ≥ 75 years (0.349 (0.292 - 0.417)), Medicare insurance (0.582 (0.510 - 0.663)), congestive heart failure (0.836 (0.719 - 0.972)), chronic liver disease (0.684 (0.522 - 0.895)), respiratory failure (0.464 (0.386 - 0.558)), neurological failure (0.573 (0.418 - 0.787)), and need for mechanical ventilation (0.339 (0.199 - 0.578)). Increased odds of home discharge were found among males (1.116 (1.058 - 1.285)), Hispanics (1.193 (1.056 - 1.349)), those lacking health insurance (2.161 (1.183 - 2.521)) or managed at a teaching hospital (1.264 (1.127 - 1.418)). CONCLUSIONS: In this first population-level examination of the determinants of home discharge among survivors of NF, older age, Medicare insurance, selected comorbidities, and development of organ failure decreased patients' odds of home discharge. Unexpectedly, male gender, Hispanic ethnicity, lack of health insurance, and being managed at a teaching hospital were associated with favorable impact on patients' discharge disposition. Further studies are warranted in other populations and healthcare environments to corroborate the present findings and to refine our understanding of the factors affecting short-term outcomes among NF survivors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».