Palliative medicine and hospital readmissions in end-stage liver disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with end-stage liver disease (ESLD) have a reduced life expectancy and a significant symptom burden. Our aim is to determine if inpatient palliative care (PC) referral for patients with ESLD is associated with decreased hospital readmission rates. METHODS: The 2013 US Nationwide Readmission Database (NRD) was used for the current analysis. The NRD allows for longitudinal analysis of all patient hospital admissions across 22 states. Patients ≥18 years of age with a diagnosis of ESLD with at least two decompensating events were included in the analysis. PC referral at the index hospitalisation divided the cohort into two groups, which were tracked for 9 months. RESULTS: A total of 14 325 172 hospital admissions from the 2013 NRD were examined. In the first 3 months of 2013, a total of 3647 patients with ESLD were admitted with 206 (5.6%) receiving PC referral during the index admission. After the index hospitalisation, patients referred to PC were more likely to be discharged to skilled nursing facilities (45.5% vs 14.7%; p<0.01) or hospice/home care (32.9% vs 15.3%; p<0.01). After propensity score matching, those patients referred to PC demonstrated a significantly lower rate of 1-year hospital readmission (11.0% vs 32.1%; p<0.01). CONCLUSION: Inpatient PC referral for patients with ESLD was associated with lower rates of hospital readmission. Early concurrent PC referral likely has added beneficial effects beyond quality of life issues and symptom management.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».