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Enregistrement W2936329685 · doi:10.1001/jamacardio.2019.0766

Trends in Readmissions and Length of Stay for Patients Hospitalized With Heart Failure in Canada and the United States

2019· article· en· W2936329685 sur OpenAlexaffabout
Marc D. Samsky, Andrew P. Ambrosy, Erik Youngson, Li Liang, Padma Kaul, Adrian F. Hernandez, Eric D. Peterson, Finlay A. McAlister

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineLogistic regressionDiagnosis codeEmergency medicineHeart failureHospital readmissionCohortDemographyPediatricsInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Over the past decade, reducing 30-day readmission rates has been emphasized in the United States (including via the implementation of the Hospital Readmissions Reduction Program) but not Canada. Objective: To examine changes that occurred from April 1, 2005, to December 31, 2015, in the United States and Canada for hospitalization length of stay and 30-day readmission rates of patients with heart failure. Design, Setting, and Participants: This cohort study included patients admitted with a primary diagnosis of heart failure to Canadian and US hospitals between April 1, 2005, and December 31, 2015, using International Classification of Diseases, Ninth Revision code 428.xx and Tenth Revision code I50. The study examined secular trends in length of stay and readmissions in both countries and tested for changes after implementation of the Hospital Readmissions Reduction Program using segmented regression models and the association between length of stay and readmissions using patient-level and hospital-level multivariable logistic regression models. Data analysis was completed from February 2018 to August 2018. Main Outcomes and Measures: Thirty-day readmissions. Results: Between 2005 and 2015, mean length of stay declined marginally in Canadian hospitals (from a mean [SD] of 7.5 [5.7] to 7.3 [5.6] days; P < .001) but remained stable in US hospitals (mean [SD], 4.9 [3.7] days to 4.9 [3.5] days). Thirty-day readmission rates declined similarly in Canada (from 4088 of 20 758 patients [19.7%] to 3823 of 21 733 patients [17.6%] for all-cause readmissions; P < .001; and from 1743 of 20 758 patients [8.4%] to 1490 of 21 733 patients [6.9%] for heart failure-specific readmissions; P < .001) and the United States (from 21.2% to 18.5% for all-cause readmissions; from 7.6% to 5.7% for heart failure-specific readmissions; both P < .001). There were small but statistically significant positive correlations between length of stay and 30-day readmissions in both Canada (odds ratio, 1.01 [95% CI, 1.01-1.01]) and the United States (odds ratio, 1.01 [95% CI, 1.01-1.01]). Interrupted time-series analysis comparing readmission rates before and after the Hospital Readmissions Reduction Program implementation revealed no significant difference in either country for all-cause readmission rates before and after October 2012. There was also no change in the slope of the temporal trends; in Canada, all-cause readmissions were decreasing 1.1% per year before implementation and 1.3% after implementation (P = .84 for slope change) compared with 1.6% per year in the United States before implementation and 1.8% per year after October 2012 (P = .60 for slope change). Conclusions and Relevance: Both Canada and the United States exhibited similar temporal declines in 30-day all-cause readmissions over the past decade. These findings suggest that the Hospital Readmissions Reduction Program did not appear to be associated with this secular trend or length of stay for heart failure in the United States.

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)0,003
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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