Factors associated with attendance at primary care appointments after discharge from hospital: a retrospective cohort study
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 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)
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