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Enregistrement W2903197699 · doi:10.9778/cmajo.20180069

Factors associated with attendance at primary care appointments after discharge from hospital: a retrospective cohort study

2018· article· en· W2903197699 sur OpenAlexaffvenueabout
Kenneth Lam, Howard Abrams, John Matelski, Karen Okrainec

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAttendanceRetrospective cohort studyComorbidityOdds ratioLogistic regressionCohortConfidence intervalEmergency medicineOddsPrimary careCohort studyFamily medicineTransitional careProportional hazards modelHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Follow-up with a primary care provider within 1-2 weeks of discharge from hospital has been associated with reduced readmissions. We sought to determine appointment attendance with primary care providers postdischarge and identify factors associated with attendance. METHODS: We conducted a retrospective cohort study involving general medicine patients who had been discharged from hospital between Sept. 1, 2014, and Dec. 30, 2015, from 2 Ontario academic hospitals, and who had been supported by a transitional care specialist and advised to see a primary care provider within 1 week. Attendance was determined by self-report during follow-up by telephone. We used multivariable logistic regression to assess whether patient factors (e.g., comorbidity) or system factors (e.g., booking the appointment before discharge) predicted attendance. We used Cox proportional hazards modelling to assess whether attendance predicted readmission within 30 days. RESULTS: = 124) of patients attended an appointment within 2 weeks. After adjusting for age, sex and comorbidity, significant predictors of attendance were booking the appointment before discharge (odds ratio [OR] 2.14, 95% confidence interval [CI] 1.07-4.40), familiarity with the primary care provider (OR 5.43, 95% CI 2.25-14.1) and inclusion of a reminder, callback number and appointment time in the discharge summary (OR 15.3, 95% CI 2.09-326). Predictors of nonattendance were the presence of a home support worker (OR 0.38, 95% CI 0.17-0.80) and a booked specialist appointment before discharge (OR 0.37, 95% CI 0.18-0.73). Attendance was not associated with reduced readmissions (hazard ratio 0.66, 95% CI 0.40-1.09). INTERPRETATION: Timely follow-up with PCPs postdischarge remains challenging. Efforts to improve attendance should focus on reinforcing need for follow-up and coordinating follow-up before discharge, particularly for those poorly connected with the health care system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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