Potential of community-based risk estimates for improving hospital performance measures and discharge planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk-adjusted rates of hospital readmission are a common indicator of hospital performance. There are concerns that current risk-adjustment methods do not account for the many factors outside the hospital setting that can affect readmission rates. Not accounting for these external factors could result in hospitals being unfairly penalized when they discharge patients to communities that are less able to support care transitions and disease management. While incorporating adjustments for the myriad of social and economic factors outside of the hospital setting could improve the accuracy of readmission rates as a performance measure, doing so has limited feasibility due to the number of potential variables and the paucity of data to measure them. This paper assesses a practical approach to addressing this problem: using mixed-effect regression models to estimate case-mix adjusted risk of readmission by community of patients' residence (community risk of readmission) as a complementary performance indicator to hospital readmission rates. METHODS: Using hospital discharge data and mixed-effect regression models with a random intercept for community, we assess if case-mix adjusted community risk of readmission can be useful as a quality indicator for community-based care. Our outcome of interest was an unplanned repeat hospitalisation. Our primary exposure was community of residence. RESULTS: Community of residence is associated with case-mix adjusted risk of unplanned repeat hospitalisation. Community risk of readmission can be estimated and mapped as indicators of the ability of communities to support both care transitions and long-term disease management. CONCLUSION: Contextualising readmission rates through a community lens has the potential to help hospitals and policymakers improve discharge planning, reduce penalties to hospitals, and most importantly, provide higher quality care to the people that they serve.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».