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Enregistrement W2800549514 · doi:10.1097/sla.0000000000002767

Evaluating Quality Metrics and Cost After Discharge

2018· article· en· W2800549514 sur OpenAlexaffabout
Charles de Mestral, Konrad Salata, Mohamad A. Hussain, Ahmed Kayssi, Mohammed Al‐Omran, Graham Roche‐Nagle

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency medicineCarotid endarterectomyEmergency departmentRetrospective cohort studyHealth carePsychological interventionCohortPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early readmission to hospital after surgery is an omnipresent quality metric across surgical fields. We sought to understand the relative importance of hospital readmission among all health services received after hospital discharge. OBJECTIVE: The aim of this study was to characterize 30-day postdischarge cost and risk of an emergency department (ED) visit, readmission, or death after hospitalization for elective major vascular surgery. METHODS: This is a population-based retrospective cohort study of patients who underwent elective major vascular surgery - carotid endarterectomy, EVAR, open AAA repair, bypass for lower extremity peripheral arterial disease - in Ontario, Canada, between 2004 and 2015. The outcomes of interest included quality metrics - ED visit, readmission, death - and cost to the Ministry of Health, within 30 days of discharge. Costs after discharge included those attributable to hospital readmission, ED visits, rehab, physician billing, outpatient nursing and allied health care, medications, interventions, and tests. Multivariable regression models characterized the association of pre-discharge characteristics with the above-mentioned postdischarge quality metrics and cost. RESULTS: A total of 30,752 patients were identified. Within 30 days of discharge, 2588 (8.4%) patients were readmitted to hospital and 13 patients died (0.04%). Another 4145 (13.5%) patients visited an ED without requiring admission. Across all patients, over half of 30-day postdischarge costs were attributable to outpatient care. Patients at an increased risk of an ED visit, readmission, or death within 30 days of discharge differed from those patients with relatively higher 30-day costs. CONCLUSION: Events occurring outside the hospital setting should be integral to the evaluation of quality of care and cost after hospitalization for major vascular surgery.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,519
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,030 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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