Potentially Avoidable Hospital Readmissions in Patients With Advanced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with cancer often prefer to avoid time in the hospital; however, data are lacking on the prevalence and predictors of potentially avoidable readmissions (PARs) among those with advanced cancer. METHODS: We enrolled patients with advanced cancer from September 2, 2014, to November 21, 2014, who had an unplanned hospitalization and assessed their patient-reported symptom burden (Edmonton Symptom Assessment System) at the time of admission. For 1 year after enrollment, we reviewed patients’ health records to determine the primary reason for every hospital readmission and we classified readmissions as PARs using adapted Graham’s criteria. We examined predictors of PARs using nonlinear mixed-effects models with binomial distribution. RESULTS: We enrolled 200 (86.2%) of 232 patients who were approached. For these 200 patients, we reviewed 277 total hospital readmissions and identified 108 (39.0%) of these as PARs. The most common reasons for PARs were premature discharge from a prior hospitalization (30.6%) and failure of timely follow-up (28.7%). PAR hospitalizations were more likely than non-PAR hospitalizations to experience symptoms as the primary reason for admission (28.7% v 13.0%; P = .001). We found that married patients were less likely to experience PARs (odds ratio, 0.30; 95% CI, 0.15 to 0.57; P < .001) and that those with a higher physical symptom burden were more likely to experience PARs (odds ratio, 1.03; 95% CI, 1.01 to 1.05; P = .012). CONCLUSION: We observed that a substantial proportion of hospital readmissions are potentially avoidable and found that patients’ symptom burdens predict PARs. These findings underscore the need to assess and address the symptom burden of hospitalized patients with advanced cancer in this highly symptomatic population.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».