Predictors of Discharge Destination From Acute Care in Patients With Traumatic Brain Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review studies on clinical and nonclinical predictors of discharge destination from acute care in patients with traumatic brain injury. METHODS: The search was conducted using 7 databases up to December 2016. A systematic review and in-depth quality synthesis were conducted on eligible articles that met the inclusion criteria. RESULTS: The search yielded 8503 articles of which 18 studies met the inclusion criteria. This study demonstrated that a larger proportion of patients with traumatic brain injury were discharged home. The main predictors of discharge to a setting with rehabilitation services versus home included increasing age, white and non-Hispanic race/ethnicity, having insurance coverage, greater severity of the injury, and longer acute care length of stay. Age was the only consistent factor that was negatively associated with discharge to inpatient rehabilitation facilities versus other institutions. CONCLUSION: Results of this study support healthcare providers in providing consultation to patients about the expected next level of cares while considering barriers that may helpful in effective discharge planning, decreasing length of stay and saving resources. These findings also suggest the need for further studies with a stronger methodology on the contribution of patients and families/caregivers to distinguish the predictors of discharge to dedicated rehabilitation facilities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».