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Enregistrement W2797013137 · doi:10.3899/jrheum.170176

Causes and Predictors of Early Hospital Readmission in Systemic Lupus Erythematosus

2018· article· en· W2797013137 sur OpenAlexvenueno aff
Angelica Nangit, Connie B. Lin, Mariko Ishimori, Brennan Spiegel, Michael H. Weisman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineComorbidityMedicaidSystemic lupus erythematosusLogistic regressionRetrospective cohort studyMedical recordRheumatologyCharlson comorbidity indexDiseaseHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We investigated characteristics of adult patients with systemic lupus erythematosus (SLE) readmitted to the hospital within 30 days of discharge, in an attempt to identify the causes of early readmission. METHODS: We performed a retrospective case-control study examining all inpatient electronic health records of patients with SLE at Cedars-Sinai Medical Center over a 2.5-year period (2012-2014). Patients were included if they had an International Classification of Diseases, 9th ed diagnosis of SLE and were readmitted within 30 days of their initial hospitalization. Patients with SLE not readmitted during this time period were used as a control group. Demographic and clinical variables for each patient were collected, and we used the Charlson Comorbidity Index to characterize comorbidities. The Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index (SDI) was used to assess the chronic damage of SLE. Stepwise multivariable logistic regression analysis was used to predict factors associated with readmission. RESULTS: In total, 570 hospitalizations representing 455 unique patients met our inclusion and exclusion criteria. Of these, 154 patients (34%) underwent readmission within 30 days of their initial hospitalization. Patients in the early readmission group were more likely to have government-sponsored Medicaid insurance and were significantly associated with an increased SDI (OR 1.27, 95% CI 1.1-1.48), lower serum hemoglobin (OR 0.82, 95% CI 0.72-0.93), and lower serum albumin (OR 0.66, 95% CI 0.47-0.91). CONCLUSION: One-third of hospitalized patients with SLE were readmitted within 30 days at our institution. We identified characteristics of this at-risk population at time of discharge with high specificity, in hopes of reducing this costly outcome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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