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Enregistrement W3006770419 · doi:10.1186/s12877-020-1457-8

Risk factors for pneumonia and influenza hospitalizations in long-term care facility residents: a retrospective cohort study

2020· article· en· W3006770419 sur OpenAlexaff
Patience Moyo, Andrew R. Zullo, Kevin W. McConeghy, Elliott Bosco, Robertus van Aalst, Ayman Chit, Stefan Gravenstein

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi Pasteur
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Long-term careCohortMinimum Data SetPneumoniaProportional hazards modelCohort studyGeriatricsGerontologyEmergency medicineInternal medicineNursing homes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults who reside in long-term care facilities (LTCFs) are at particularly high risk for infection, morbidity and mortality from pneumonia and influenza (P&I) compared to individuals of younger age and those living outside institutional settings. The risk factors for P&I hospitalizations that are specific to LTCFs remain poorly understood. Our objective was to evaluate the incidence of P&I hospitalization and associated person- and facility-level factors among post-acute (short-stay) and long-term (long-stay) care residents residing in LTCFs from 2013 to 2015. METHODS: In this retrospective cohort study, we used Medicare administrative claims linked to Minimum Data Set and LTCF-level data to identify short-stay (< 100 days, index = admission date) and long-stay (100+ days, index = day 100) residents who were followed from the index date until the first of hospitalization, LTCF discharge, Medicare disenrollment, or death. We measured incidence rates (IRs) for P&I hospitalization per 100,000 person-days, and estimated associations with baseline demographics, geriatric syndromes, clinical characteristics, and medication use using Cox regression models. RESULTS: We analyzed data from 1,118,054 short-stay and 593,443 long-stay residents. The crude 30-day IRs (95% CI) of hospitalizations with P&I in the principal position were 26.0 (25.4, 26.6) and 34.5 (33.6, 35.4) among short- and long-stay residents, respectively. The variables associated with P&I varied between short and long-stay residents, and common risk factors included: advanced age (85+ years), admission from an acute hospital, select cardiovascular and respiratory conditions, impaired functional status, and receipt of antibiotics or Beers criteria medications. Facility staffing and care quality measures were important risk factors among long-stay residents but not in short-stay residents. CONCLUSIONS: Short-stay residents had lower crude 30- and 90-day incidence rates of P&I hospitalizations than long-stay LTCF residents. Differences in risk factors for P&I between short- and long-stay populations suggest the importance of considering distinct profiles of post-acute and long-term care residents in infection prevention and control strategies in LTCFs. These findings can help clinicians target interventions to subgroups of LTCF residents at highest P&I risk.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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