Regional Variation in 30-Day Ischemic Stroke Outcomes for Medicare Beneficiaries Treated in Get With The Guidelines–Stroke Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background— We explored regional variation in 30-day ischemic stroke mortality and readmission rates and the extent to which regional differences in patients, hospitals, healthcare resources, and a quality of care composite care measure explain the observed variation. Methods and Results— This ecological analysis aggregated patient and hospital characteristics from the Get With The Guidelines–Stroke registry (2007–2011), healthcare resource data from the Dartmouth Atlas of Health Care (2006), and Medicare fee-for-service data on 30-day mortality and readmissions (2007–2011) to the hospital referral region (HRR) level. We used linear regression to estimate adjusted HRR-level 30-day outcomes, to identify HRR-level characteristics associated with 30-day outcomes, and to describe which characteristics explained variation in 30-day outcomes. The mean adjusted HRR-level 30-day mortality and readmission rates were 10.3% (SD=1.1%) and 13.1% (SD=1.1%), respectively; a modest, negative correlation ( r =−0.17; P =0.003) was found between one another. Demographics explained more variation in readmissions than mortality (25% versus 6%), but after accounting for demographics, comorbidities accounted for more variation in mortality compared with readmission rates (17% versus 7%). The combination of hospital characteristics and healthcare resources explained 11% and 16% of the variance in mortality and readmission rates, beyond patient characteristics. Most of the regional variation in mortality (65%) and readmission (50%) rates remained unexplained. Conclusions— Thirty-day mortality and readmission rates vary substantially across HRRs and exhibit an inverse relationship. While regional variation in 30-day outcomes were explained by patient and hospital factors differently, much of the regional variation in both outcomes remains unexplained.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».