Hospital Variation in Home-Time After Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke survivors identify home-time as a high-priority outcome; there are limited data on factors influencing home-time and home-time variability among discharging hospitals. METHODS: We ascertained home-time (ie, time alive out of a hospital, inpatient rehabilitation facility, or skilled nursing facility) at 90 days and 1-year post discharge by linking data from Get With The Guidelines-Stroke Registry patients (≥65 years) to Medicare claims. Using generalized linear mixed models, we estimated adjusted mean home-time for each hospital. Using linear regression, we examined associations between hospital characteristics and risk-adjusted home-time. RESULTS: We linked 156 887 patients with ischemic stroke at 989 hospitals to Medicare claims (2007-2011). Hospital mean home-time varied with an overall unadjusted median of 59.5 days over the first 90 days and 270.2 days over the first year. Hospital factors associated with more home-time over 90 days included higher annual stroke admission volume (number of ischemic stroke admissions per year); South, West, or Midwest geographic regions (versus Northeast); and rural location; 1-year patterns were similar. Lowest home-time quartile patients (versus highest) were more likely to be older, black, women, and have more comorbidities and severe strokes. Home-time variation decreased after risk adjustment (interquartile range, 57.4-61.4 days over 90 days; 266.3-274.2 days over 1 year). In adjusted analyses, increasing annual stroke volume and rural location were associated with significantly more home-time. CONCLUSIONS: In older ischemic stroke survivors, home-time post discharge varies by hospital annual stroke volume, severity of case-mix, and region. In adjusted analyses, annual ischemic stroke admission volume and rural location were associated with more home-time post stroke.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».