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Enregistrement W2980811127 · doi:10.5430/jha.v8n6p24

Searching for underlying social determinants of health for thirty-day hospital readmissions

2019· article· en· W2980811127 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew Z. Wilson, Kathleen B. Savoy, Jeff Dubin, Edward R. Floyd, Matthew Paik, Ira Rabin, David Milzman

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyPharmacyMedical prescriptionHealth careHospital readmissionEmergency medicineSocial determinants of healthFamily medicineSocial supportPublic healthNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: An evaluation of social factors associated with 30-day readmission was undertaken at our institution to determine which factors would be significantly associated with time to hospital readmission.Methods: Prospective observational study at an academic tertiary care hospital in the mid-Atlantic region of patients who were readmitted within 30 days of their last inpatient discharge. The electronic health record in conjunction with the regional hospital information system was used to generate a daily report to identify a convenience sample of readmitted patients. Using a standardized interview, data on 117 patients were collected for an exploratory analysis of social factors associated with readmission.Results: Regression modeling demonstrated poor correlation with prediction of time to readmission (R-squared = 0.2189). No individual social variables were found to be significant for influencing time to readmission (all p-values > .05). Common social factors were seen within the population affecting their utilization and access of healthcare. Poly-pharmacy was found in the majority of patients. Self-reported medication adherence was good, except with regards to mental health medication compliance. 97% of patients reported filling their prescriptions. 36% of the patients went to their follow-up appointment within 7 days although the vast majority of patients (92%) reported having a primary care doctor. 23% of patients expressed difficulty getting to their follow up appointments.Conclusions: At one single-center tertiary care hospital, there were some common underlying social determinants of health that may be related to readmission; however, no factors in isolation were predictive of hospital readmission. While there are common themes among readmitted populations, particularly in regard to factors driven by poverty, it is likely that the complex interaction of social factors with health continues to limit attempted administrative modeling of these data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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