Preinjury ASA score as an independent predictor of readmission after major traumatic injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with trauma have a high predisposition for readmission after discharge. Unplanned solicitation of medical services is a validated quality of care indicator and is associated with considerable economic costs. While the existing literature emphasizes the severity of the injury, there is heterogeneity in defining preinjury health status. We evaluate the validity of the American Society of Anesthesiologists (ASA) Physical Status score as an independent predictor of readmission and compare it to the Charlson Comorbidity Index (CCI). METHODS: This is a single center, retrospective cohort study based on adult patients (>18 years of age) with trauma admitted to the Ottawa Hospital from January 1, 2004 to November 1, 2014. A multivariate logistic regression model is used to control for confounding and assess individual predictors. Outcome is readmission to hospital within 30 days, 3 months and 6 months. RESULTS: A total of 4732 adult patients were included in this analysis. Readmission rates were 6.5%, 9.6% and 11.8% for 30 days, 3 months and 6 months, respectively. Higher preinjury ASA scores demonstrated significantly increased risk of readmission across all levels in a dose-dependent manner for all time frames. The effect of preinjury ASA scores on readmission is most striking at 30 days, with patients demonstrating a 2.81 (1.88-4.22, P<0.0001), 3.59 (2.43-5.32, P<0.0001) and 7.52 (4.72-11.99, P<0.0001) fold odds of readmission for ASA class 2, 3 and 4, respectively, as compared with healthy ASA class 1 patients. The ASA scores outperformed the CCI at 30 days and 3 months. CONCLUSIONS: The preinjury ASA score is a strong independent predictor of readmission after traumatic injury. In comparison to the CCI, the preinjury ASA score was a better predictor of readmission at 3 and 6 months after a major traumatic injury. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological Study, Level III.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».