Potentially avoidable hospitalizations in patients with advanced cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e18275 Background: Cancer patients and their clinicians often wish to avoid preventable hospital admissions, but efforts to understand the predictors of avoidable hospitalizations are lacking. We sought to examine reasons for hospital admissions in patients with advanced cancer, identify potentially avoidable hospitalizations (PAH), and explore predictors of PAH. Methods: We prospectively enrolled hospitalized patients with advanced cancer from 9/2014 - 11/2014 as part of a longitudinal data repository to define symptom burden in this population. Upon admission, we assessed patients’ symptom burden (Edmonton Symptom Assessment System [ESAS]; scored 0-10). We created a summated ESAS physical symptom variable. We used consensus-driven medical record review to identify the primary reason for each hospital admission and categorize it as PAH or not based on of an adaptation of Graham’s criteria for PAH. We used mixed multivariable logistic regression analyses to identify predictors of PAH. Results: We assessed 477 hospital admissions in 200 consecutively admitted patients (mean age = 64.6; 47% female; 67% married). Over half of admissions came through the emergency department (56%). The most common reasons for admissions were fever/infection (30%), symptoms (26%), and planned admission for chemotherapy or procedure (10%). We identified 149 (31%) as PAH. Among these PAH, 45 (30%) were readmissions due to failure of timely outpatient follow-up (within 7 days of discharge) and 44 (30%) were due to premature discharge from prior hospitalization. In a mixed logistic regression model, being married (odds ratio [OR] 0.48 [0.28-0.81]; p < 0.01) was associated with lower likelihood of PAH, while higher physical symptom burden (OR 1.02 [1.00-1.04]; p = 0.04) was associated with greater likelihood of PAH. Conclusions: We identified that a substantial proportion of hospitalizations in patients with advanced cancer are potentially avoidable, often related to failure of timely outpatient follow-up and premature hospital discharge. Our results demonstrate that patients’ symptom burden predicts PAH, thus underscoring the need to address patients’ symptoms in order to reduce preventable hospital admissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».