Thirty-day readmission after medical-surgical hospitalization for people who experience imprisonment in Ontario, Canada: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to compare 30-day readmission after medical-surgical hospitalization for people who experience imprisonment and matched people in the general population in Ontario, Canada. We used linked population-based correctional and health administrative data. Of people released from Ontario prisons in 2010, we identified those with at least one medical or surgical hospitalization between 2005 and 2015 while they were in prison or within 6 months after release. For those with multiple eligible hospitalizations, we randomly selected one hospitalization. We stratified people by whether they were in prison or recently released from prison at the time of hospital discharge. We matched each person with a person in the general population based on age, sex, hospitalization case mix group, and hospital discharge year. Our primary outcome was 30-day hospital readmission. We included 262 hospitalizations for people in prison and 1,268 hospitalizations for people recently released from prison. Readmission rates were 7.7% (95%CI 4.4-10.9) for people in prison and 6.9% (95%CI 5.5-8.3) for people recently released from prison. Compared with matched people in the general population, the unadjusted HR was 0.72 (95%CI 0.41-1.27) for people in prison and 0.78 (95%CI 0.60-1.02) for people recently released from prison. Adjusted for baseline morbidity and social status, hospitalization characteristics, and post-discharge health care use, the HR for 30-day readmission was 0.74 (95%CI 0.40-1.37) for people in prison and 0.48 (95%CI 0.36-0.63) for people recently released from prison. In conclusion, people recently released from prison had relatively low rates of readmission. Research is needed to elucidate reasons for lower readmission to ensure care quality and access.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».