Readmission following hypoxic ischemic brain injury: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Readmission to acute care is common and is associated with indicators of suboptimal care and health system inefficiencies. The objective of this study was to identify independent determinants of readmission following survival of hypoxic ischemic brain injury. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using Ontario's administrative health data. Survivors of hypoxic ischemic brain injury aged 20 years or more discharged from acute care between fiscal years 2002/03 and 2010/11 were included. Multivariable negative binomial regression was used to identify independent determinants of both number of readmissions and cumulative duration of hospital stay(s) within 1 year after the index discharge. RESULTS: Of the 593 patients with hypoxic ischemic brain injury, 233 (39.3%) were readmitted within 1 year of the index acute care discharge. The number of readmissions was associated with age (35-49 yr v. 65-79 yr: rate ratio [RR] 0.57, 95% confidence interval [CI] 0.38-0.85; ≥ 80 yr v. 65-79 yr: RR 0.58, 95% CI 0.34-0.97) and higher comorbidity score (Johns Hopkins Aggregated Diagnosis Groups score > 30 v. < 10: RR 1.60, 95% CI 1.11-2.31). Cumulative readmission stay was associated with increased index acute care length of stay (31-90 d v. ≥ 90 d: RR 4.17, 95% CI 1.38-12.64), prior use of health care services (minimal v. very high: RR 0.15, 95% CI 0.05-0.49) and discharge disposition (home v. continuing/long-term care: RR 0.44, 95% CI 0.21-0.91). INTERPRETATION: The findings indicate a high readmission rate in the first year after the index acute care admission for survivors of hypoxic ischemic brain injury, reflecting care gaps and system inefficiencies. This suggests that bolstered discharge and home care planning and support are needed to address the specific needs of those with hypoxic ischemic brain injury.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».