Inpatient palliative care referral and 9‐month hospital readmission in patients with congestive heart failure: a linked nationwide analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: End-stage heart failure (HF) is characterized by high symptom burden and frequent hospitalization. Palliative care (PC) is recommended for advanced HF, and there is some evidence in other diseases that this may reduce readmission rates. We attempted examine the association of an inpatient PC visit on hospital readmission for patients admitted with HF. METHODS: Retrospective linked nationwide analysis from 2013 with 9-month follow-up for all hospital readmissions for patients admitted with HF exacerbations using the Nationwide Readmission Database (NRD). The NRD gathers all hospital admissions for patients from 22 states and tracks patients throughout the year, allowing for examination of readmission statistics. A propensity score model for PC visit was made, and patients were matched in a 1 : 1 fashion. RESULTS: There were 102 746 patients who survived an admission for HF in the first 3 months of 2013. Of these, 2287 (2.2%) patients had a PC visit as inpatients. After matching based on propensity for a PC visit during the index hospitalization, 2282 patients who received a PC visit were matched to 2282 patients who did not. Those receiving a PC visit were less likely to be readmitted for HF (9.3% vs. 22.4%, P < 0.01) or for any cause (29.0% vs. 63.2%, P < 0.01) during the 9-month follow-up period. The average hospital charges during the follow-up period for the non-PC cohort were $77 643 per patient. The average charges for PC patients were $23 200 (P < 0.01). CONCLUSIONS: Patients with HF who received an inpatient PC visit had significantly lower rates of all-cause and HF-specific readmission in the subsequent 9 months. Total 9-month hospital charges were also significantly lower for patients who received an inpatient PC visit.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».