Inpatient care for stiff person syndrome in the United States: a nationwide readmission study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stiff person syndrome (SPS) is a progressive neurological disorder characterized by axial muscle rigidity and involuntary spasms. Autoimmune and neoplastic diseases are associated with SPS. Our study objectives were to describe inpatient care for SPS in the United States and characterize 30-day readmissions. METHODS: We queried the 2014 Nationwide Readmission Database for hospitalizations where a diagnosis of SPS was recorded. For readmission analyses, we excluded encounters with missing length of stay, hospitalization deaths, and out-of-state and December discharges. National estimates of index hospitalizations and 30-day readmissions were computed using survey weighting methods. Unconditional logistic regression was used to examine associations between demographic, clinical, and hospital characteristics and readmission. RESULTS: There were 836 patients with a recorded diagnosis of SPS during a 2014 hospitalization. After exclusions, 703 patients remained, 9.4% of which were readmitted within 30 days. Frequent reasons for index hospitalization were SPS (27.8%) and diabetes with complications (5.1%). Similarly, readmissions were predominantly for diabetes complications (24.2%) and SPS. Most readmissions attributed to diabetes complications (87.5%) were to different hospitals. Female sex (OR, 3.29; CI: 1.22-8.87) and routine discharge (OR, 0.26; CI: 0.10-0.64) were associated with readmission, while routine discharge (OR, 0.18; CI: 0.04-0.89) and care at for-profit hospitals (OR, 10.87; CI: 2.03-58.25) were associated with readmission to a different hospital. CONCLUSIONS: Readmissions in SPS may result from disease complications or comorbid conditions. Readmissions to different hospitals may reflect specialty care, gaps in discharge planning, or medical emergencies. Studies are required to determine if readmissions in SPS are preventable.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».