Readmission Risk in Chronic Obstructive Pulmonary Disease Patients: Comparative Study of Nebulized β2-Agonists
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bronchodilators are used for managing the symptoms of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and minimizing the risk of hospitalization and readmission. Hospital readmission is predictive of morbidity and mortality. OBJECTIVE: -agonists (neb-SABA) following COPD-related hospitalization discharge. METHODS: This retrospective analysis utilized US-based pharmacy and medical claims records (2001-2011) to identify COPD patients aged ≥40 years receiving neb-LABA or neb-SABA treatment within 30 days following discharge from a COPD-related hospitalization. Patients had to be continuously enrolled in their health plan for ≥6 months before and after their first neb-LABA or neb-SABA prescription fill (index date), and adherent to the treatment for the first 3 months post-index date. To select patients with similar severity profiles, neb-LABA and neb-SABA patients were matched by baseline characteristics. Readmission risks were observed over the 6-month period following the index date and compared between neb-LABA and neb-SABA cohorts using the multiple variable Cox proportional hazards model. RESULTS: The analysis included 246 matched patients (neb-LABA = 123; neb-SABA = 123). The mean age was 67 years, and 54% were female. The average length of stay during index hospitalization was 4.4 days. After adjusting for potential confounders, the risk of readmission was 47% lower in the neb-LABA cohort than in the neb-SABA cohort (hazard ratio 0.53, 95% confidence interval 0.30-0.96; P = 0.0349). CONCLUSIONS: Patients receiving neb-LABAs had a significantly lower readmission risk within 6 months following a COPD-related hospitalization versus patients treated with neb-SABAs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle