Investigating the effect of sociodemographic factors on 30-day hospital readmission among medical patients in Toronto, Canada: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the influence of patient-level sociodemographic factors on the incidence of hospital readmission within 30 days among medical patients in a large Canadian metropolitan city. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: Patients admitted to the General Internal Medicine service of an urban teaching hospital in Toronto, Canada participated in a survey of sociodemographic information. Patients were not surveyed if deemed medically unstable, receiving care in medical/surgical step-down beds or were isolated for infection control. Included in the final analysis was a diverse cohort of 1427 adult, non-palliative, patients who were discharged home. MEASURES: Thirteen patient-level sociodemographic variables were examined in relation to time to unplanned all-cause readmission within 30 days. Illness level was accounted for by the following covariates: self-perceived health status, previous hospital utilisation, primary diagnosis case mix group, Charlson Comorbidity Index score and inpatient length of stay. RESULTS: Approximately, 14.4% (n=205) of patients experienced readmission within 30 days. Sociodemographic factors were not significantly associated with time to readmission in unadjusted and adjusted analyses. Indicators of illness level, namely, previous hospitalisations, were the strongest risk factors for readmission within this cohort. One previous admission (adjusted HR 1.78; 95% CI 1.22 to 2.59, P<0.01) and at least four previous emergency department visits (adjusted HR 2.33; 95% CI 1.46 to 4.43, P<0.01) were associated with increased hazard of readmission within 30 days. CONCLUSIONS: Patient-level sociodemographic factors did not influence the incidence of unplanned all-cause readmission within 30 days. Further research is needed to understand the generalisability of our findings and investigate whether contextual factors, such as access to universal health insurance coverage, attenuate the effects of sociodemographic factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».