<p>Development and Implementation of a Clinical Pathway to Reduce Inappropriate Admissions Among Patients with Community-Acquired Pneumonia in a Private Health System in Brazil: An Observational Cohort Study and a Promising Tool for Efficiency Improvement</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with community-acquired pneumonia (CAP) at low risk of death by CURB-65 scoring system are usually unnecessarily treated as inpatients generating additional economic and clinical burden. We aimed to implement an evidence-based clinical pathway to reduce hospital admissions of low-risk CAP and investigate factors related to mortality and readmissions within 30 days. PATIENTS AND METHODS: From November 2015 to August 2017, a clinical pathway was implemented at 20 hospitals. We included patients aged >18 years, with a diagnosis of CAP by the attendant physician. The main outcome was the monthly proportion of low-risk CURB-65 admission after the implementation of the clinical pathway. Logistic regression models were performed to assess variables associated with mortality and readmission in the admitted population within 30 days. RESULTS: We included 10,909 participants with suspected CAP. The proportion of low-risk CAP admitted decreased from 22.1% to 12.8% in the period. Among participants with low risk, there has been no perceptible increase in deaths (0.80%) or readmissions (6.92%). Regression analysis identified that CURB-65 variables, presence of pleural effusion (OR= 1.74; 95%CI=1.08-2.8; p=0.02) and leucopenia (OR= 2.47; 95%CI=1.11-5.48; p=0.02) were independently associated with 30-day mortality, whereas a prolonged hospital stay (OR= 2.09; 95%CI=1.14-3.83; p=0.01) was associated with 30-day readmission in the low-risk population. CONCLUSION: The implementations of a clinical pathway diminished the proportion of low-risk CAP admissions with no apparent increase in clinical outcomes within 30 days. Nonetheless, additional factors influence the clinical decision about the site of care management in low-risk CAP.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».