Abstract 136: The Relationship of Changing Hospital Readmission Rates and Mortality Rates After Hospitalization for Heart Failure, Acute Myocardial Infarction, and Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is unknown if financial pressures to reduce hospital readmission rates following passage of the Affordable Care Act (ACA) have had the unintended effect of increasing mortality rates after hospitalization. We therefore examined correlations between paired changes in hospital 30-day readmission rates and 30-day mortality rates among Medicare fee-for-service beneficiaries hospitalized with heart failure (HF), acute myocardial infarction (AMI), or pneumonia from 2008 to 2014. Methods: We used linear regression to calculate monthly changes in hospitals’ 30-day risk-adjusted readmission rates (RARRs) and 30-day risk-adjusted mortality rates (RAMRs) after discharge for HF, AMI, and pneumonia from 2008 to 2014. Adjustment was made for patient age, sex, comorbidities, hospital length of stay, and season. We then examined the correlation of hospitals’ paired monthly changes in 30-day RARRs and monthly changes in 30-day RAMRs after discharge. Results: From 2008 to 2014, we identified 2,962,554, 1,229,939, and 2,544,530 hospitalizations for HF, AMI, and pneumonia at 5,016, 4,772, and 5,057 hospitals, respectively. Hospital 30-day RARRs declined for all three conditions from 2008 to 2014; the monthly change in RARRs was -0.053 (95% CI -0.055, -0.051) for HF, -0.044 (95% CI -0.047, -0.041) for AMI, and -0.033 (95% CI -0.035, -0.031) for pneumonia. In contrast, the monthly change in hospital 30-day RAMRs after discharge varied by admitting condition and was 0.008 (95% CI 0.007, 0.010) for HF, -0.003 (95% CI -0.006, -0.001) for AMI, and 0.001 (95% CI -0.001, 0.003) for pneumonia. The correlation between monthly changes in hospitals’ 30-day RARRs and 30-day RAMRs after discharge was 0.060 for HF (p<0.001), 0.059 for AMI (p=0.003), and 0.106 for pneumonia (p<0.001). Representative data showing the poor correlation in hospitals’ paired monthly changes in 30-day RARRs and 30-day RAMRs for AMI is shown in the Figure. Conclusion: Changes in hospital readmission rates for HF, AMI, and pneumonia were poorly correlated with changes in mortality rates after hospitalization between 2008 and 2014. These findings suggest that financial incentives to improve hospitals’ readmission performance have not increased mortality after hospitalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».