Patient Reports of Night Noise in Hospitals Are Associated With Unplanned Readmissions Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sleep disturbance is a key contributor to posthospital syndrome; a transient period of vulnerability following discharge from hospital. We sought to examine the relationship between patient-reported hospital quietness at night, via a validated survey, and unplanned hospital readmissions among hospitalized seniors (ages 65 and older) in Alberta, Canada. DESIGN: Retrospective, cross-sectional analysis of survey responses, linked with administrative inpatient records. SETTING: Using the Canadian Patient Experiences Survey-Inpatient Care and Discharge Abstract Database, patients aged 65 and older, and living with one or more chronic conditions were identified. PARTICIPANTS: Of all, 25 674 respondents discharged from hospital between April 2014 and December 2017. MAIN OUTCOME MEASURE: All-cause, unplanned readmission within 30 or 90 days (yes vs no). RESULTS: Approximately half (50.5%) of the respondents reported that the area around their room was always quiet at night. Eight (8.1%) percent of respondents (2066) were readmitted within 30 days (2241 total readmissions), while 15.6% (4000) were readmitted within 90 days (5070 total readmissions). When controlling for a variety of demographic and clinical factors, patients not reporting "always" to the survey question regarding hospital quietness at night had slightly greater odds of readmission within 30 (adjusted odds ratio [aOR] = 1.32, 95% confidence interval [CI]: 1.20-1.45) and 90 days (aOR = 1.14, 95% CI: 1.06-1.23). CONCLUSION: Our results demonstrate a clear association between patient-reported hospital quietness at night and subsequent readmission within the first 30 and 90 days following discharge. Efforts to minimize hospital noise, particularly at night, may help promote a restful environment, while reducing readmissions among older patients living with chronic conditions.
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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 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 ».