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Enregistrement W3072148705 · doi:10.1080/24745332.2020.1770637

Potential barriers to physician follow-up within 7 days of discharge from a chronic obstructive pulmonary disease hospital admission

2020· article· en· W3072148705 sur OpenAlexaffabout
Andrew Appleton, Melody Lam, Britney Allen, Lucie Richard, Salimah Z. Shariff, Andrea S. Gershon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Critical Care and Sleep Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDLogistic regressionPulmonary diseaseSocioeconomic statusRetrospective cohort studyHospital dischargePopulationEmergency medicineCohortInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Given that physician follow-up after hospital may reduce readmissions for patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD), understanding factors associated with follow-up could help to improve discharge transitions.OBJECTIVES To determine rate and factors associated with physician follow-up within 7 days of discharge from a COPD-related hospitalization.METHODS Population-based retrospective cohort study of patients with COPD discharged from an Ontario hospital between April 1, 2010 and March 31, 2016 using health administrative data. All patients > =35 years old were included. The primary outcome was follow-up with family doctor, respirologist or internal medicine specialist within 7 days of discharge. Multivariable logistic regression analysis was used to determine demographic, socioeconomic, provider and health care access variables associated with follow-up.MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Overall, 24,438 (29.8%) out of 81,960 patients had physician follow-up within 7 days of discharge. Women (OR 0.89, 95% CI 0.86-0.91), rural dwellers (OR 0.86, 95% CI 0.82-0.90), patients without a family doctor (OR 0.38, 95% CI 0.34-0.44) and those from low-income regions, or those who had hospital length-of-stay >7 days (OR 0.81, 95% CI 0.78-0.85) were less likely to receive follow-up within 7 days. Patients were more likely to receive follow-up if they required intensive care (OR 1.07, 95% CI 1.02-1.12) or had seen a physician frequently in the past.CONCLUSIONS Fewer than 1 in 3 patients received early follow-up. Barriers to follow-up may exist for women, rural-dwellers, patients without a family doctor, those residing in low-income regions, or who experienced prolonged hospital stays.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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