The Metrics of Acute Care Reentry and Emergency Department Visits by Recently Discharged Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
Research on acute care reentry by recently discharged inpatients has generally focused on hospital readmissions, with less attention given to presentations to the emergency department (ED). This omission results in underestimation of the extent of reentry and its impact on ED patient volumes and flow. This project involved an analysis of administrative data to examine the rate of ED presentations by recently discharged inpatients using 3 time metrics-within 0-3 days, 0-7 days, and 0-30 days of discharge. Descriptive-correlational analyses were conducted to examine the rates of reentry and ability to predict ED presentations using patient demographic (age and sex) and clinical profile (length of hospital stay and day of presentation). Approximately 12% of hospital discharges to home involved patients who presented to the ED within 30 days, and almost half occurred within the first week. Results of multivariable analyses suggest that the influences of ED presentations differ depending on the time metric examined. Emergency department presentations within 3 and 7 days of discharge compared with 30 days were not predicted by patient age or sex but were more likely to involve those with shorter hospital stays. A weekend presentation was also more likely among case patients presenting within 3 days of discharge. Only about one third of ED presentations resulted in readmission. Emergency department presentations are an important component of acute care reentry. Establishment of a common reentry metric for ED presentations would facilitate efforts to determine the impact of these events. Emergency nurses working in advanced practice roles are ideally positioned to assume a leadership role in addressing the needs of recently discharged inpatients who present to the ED. By reviewing these cases and collaborating with the inpatient unit staff, it may be possible to identify strategies for augmenting discharge planning and the provision of transitional care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».