Preventability of 28-Day Hospital Readmissions in General Internal Medicine Patients: A Retrospective Analysis at a Quaternary Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unplanned hospital readmissions are associated with increased patient mortality and health care costs, yet only a fraction are likely to be preventable. This study's objective was to identify preventable hospital readmissions of general internal medicine patients, and their common causes. METHODS: Patients who were discharged from the general internal medicine teaching service and readmitted to hospital within 28 days for 24 hours or more were recruited to the study; they were identified via the hospital electronic medical record system. Data were gathered via structured review of hospital charts/electronic medical records, along with standardized patient interviews. Unique to our study, a multidisciplinary panel of physicians, nurses, and hospital administrators adjudicated preventability and identified common causes of readmission. RESULTS: Fifty-five hospital readmissions were identified; 53% were adjudicated to be preventable. There was no difference in any variable analyzed between preventable and nonpreventable readmissions. The most common causes of preventable readmissions were inadequate coordination of community services upon discharge, insufficient clinical postdischarge follow-up, and suboptimal end-of-life care. CONCLUSION: This study identified a higher proportion of preventable 28-day hospital readmissions when compared with prior research. Increased involvement of palliative care during initial hospitalization for appropriate conditions and improvements in care after discharge may reduce preventable hospital readmissions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».