Predicting rehabilitation length of stay in Canada: It’s not just about impairment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Current tertiary Spinal Cord Injury (SCI) rehabilitation funding and rehabilitation length of stay (R-LOS) in most North American jurisdictions are linked to an individual's impairment. Our objectives were to: 1) describe the impact of relevant demographic, impairment and medical complexity variables at rehabilitation admission on R-LOS among adult Canadians with traumatic SCI; and 2) identify factors which extend R-LOS. METHODS: Data from 1,376 adults with traumatic SCI were obtained via chart abstraction and administrative data linkage from 15 Rick Hansen SCI Registry sites (2004-2014). Variables included age, sex, neurological impairment (level, severity), rehabilitation onset days, R-LOS, Glasgow Coma Score (GCS) at admission, prior ventilation or endotracheal tube (Vent/ETT), or indwelling bladder catheter at acute discharge, pain interference score, intensive care unit (ICU) length of stay (LOS), and lower extremity motor scores (LEMS) at rehabilitation admission. Variables related to R-LOS in bivariate analysis were included in multivariate analysis to determine their impact on R-LOS. RESULTS: Prior Vent/ETT tube, indwelling bladder catheter, GCS, LEMS, and neurological impairment were related to R-LOS in bivariate analysis. Multivariate linear regression analyses identified five variables as significant predictors: age, Vent/ETT for >24 hours in acute care, indwelling bladder catheter at acute discharge, LEMS, and NLI/AIS subgroup at rehabilitation admission explained 32% of the variation in R-LOS (p<0.001). CONCLUSIONS: Based on the enclosed formula, and knowledge of an individual's age at injury, spinal cord impairment (level and severity), prior Vent/ETT, presence of an indwelling bladder catheter, and LEMS at admission, administrators and clinicians may readily identify patients for whom an extended R-LOS beyond conventional LOS targets is likely.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».