Unplanned readmission after traumatic injury: A long-term nationwide analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term outcomes after trauma admissions remain understudied. We analyzed the characteristics of inpatient readmissions within 6 months of an index hospitalization for traumatic injury. METHODS: Using the 2010 to 2015 Nationwide Readmissions Database, which captures data from up to 27 US states, we identified patients at least 15 years old admitted to a hospital through an emergency department for blunt trauma, penetrating trauma, or burns. Exclusion criteria included hospital transfers, patients who died during their index hospitalizations, and hospitals with fewer than 100 trauma patients annually. After calculating the incidences of all-cause, unplanned inpatient readmissions within 1 month, 3 months, and 6 months, we used multivariable logistic regression models to identify predictors of readmissions. Analyses adjusted for patient, clinical, and hospital factors. RESULTS: Among 2,763,890 trauma patients, the majority had blunt injuries (92.5%), followed by penetrating injuries (6.2%) and burns (1.5%). Overall, rates of inpatient readmissions were 11.1% within 1 month, 21.6% within 6 months, and 29.8% within 6 months, with limited variability by year. After adjustment, the following were associated with all-cause 6 months inpatient readmissions: male sex (adjusted odds ratio [aOR], 1.10; 95% confidence interval [95% CI], 1.09-1.10), comorbidities (aOR, 1.21; 95% CI, 1.21-1.22), low-income quartiles (first and second) (aOR, 1.08; 95% CI, 1.07-1.10 and aOR, 1.04; 95% CI, 1.03-1.06, respectively), Medicare (aOR, 1.65; 95% CI, 1.62-1.69), Medicaid (aOR, 1.51; 95% CI, 1.48-1.53), being treated at private, investor-owned hospitals (aOR, 1.15; 95% CI, 1.12-1.18), longer hospital length of stay (aOR, 1.01; 95% CI, 1.01-1.01) and patient disposition to short-term hospital (aOR, 1.55; 95% CI, 1.49-1.62), skilled nursing facility (aOR, 1.43; 95% CI, 1.42-1.45), home health care (aOR, 1.27; 95% CI, 1.25-1.28), or leaving against medical advice (aOR, 1.85; 95% CI, 1.78-1.92). CONCLUSION: Unplanned readmission after trauma is high and remains this way 6 months after discharge. Understanding the factors that increase the odds of readmissions within 1 month, 3 months, and 6 months offer a focus for quality improvement and have important implications for hospital benchmarking. LEVEL OF EVIDENCE: Epidemiological study, level III.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».