Home care nursing after elective vascular surgery: an opportunity to reduce emergency department visits and hospital readmission
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Events occurring outside the hospital setting are underevaluated in surgical quality improvement initiatives and research. OBJECTIVE: To quantify regional variation in home care nursing following vascular surgery and explore its impact on emergency department (ED) visits and hospital readmission. METHODS: Patients who underwent elective vascular surgery and were discharged directly home were identified from population-based administrative databases for the province of Ontario, Canada, 2006-2015. The index surgeries included carotid endarterectomy, open and endovascular aortic aneurysm repair and bypass for lower extremity peripheral arterial disease. Home care nursing within 30 days of discharge was captured and compared across regions. Using multilevel logistic regression, we characterised the association between home care nursing and the risk of an ED visit or hospital readmission within 30 days of discharge. RESULTS: The cohort included 23 617 patients, of whom 9002 (38%) received home care nursing within 30 days of discharge home. Receipt of nursing care after discharge home varied widely across Ontario's 14 administrative health regions (range 16%-84%), even after accounting for differences in patient case mix. A lower likelihood of an ED visit or hospital readmission within 30 days of discharge was observed among patients who received home care nursing following three of four index surgeries: carotid endarterectomy OR 0.74, 95% CI 0.61 to 0.91; endovascular aortic aneurysm repair OR 0.85, 95% CI 0.72 to 0.99; open aortic aneurysm repair OR 1.06, 95% CI 0.91 to 1.23; bypass for lower extremity peripheral arterial disease OR 0.81, 95% CI 0.72 to 0.92. CONCLUSION: Home care nursing may contribute to reducing ED visits and hospital readmission and is variably prescribed after vascular surgery.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».