A Virtual Cardiovascular Care Program for Prevention of Heart Failure Readmissions in a Skilled Nursing Facility Population: Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with heart failure (HF) in skilled nursing facilities (SNFs) have 30-day hospital readmission rates as high as 43%. A virtual cardiovascular care program, consisting of patient selection, initial televisit, postconsultation care planning, and follow-up televisits, was developed and delivered by Heartbeat Health, Inc., a cardiovascular digital health company, to 11 SNFs (3510 beds) in New York. The impact of this program on the expected SNF 30-day HF readmission rate is unknown, particularly in the COVID-19 era. OBJECTIVE: The aim of the study was to assess whether a virtual cardiovascular care program could reduce the 30-day hospital readmission rate for patients with HF discharged to SNF relative to the expected rate for this population. METHODS: We performed a retrospective case review of SNF patients who received a virtual cardiology consultation between August 2020 and February 2021. Virtual cardiologists conducted 1 or more telemedicine visit via smartphone, tablet, or laptop for cardiac patients identified by a SNF care team. Postconsult care plans were communicated to SNF clinical staff. Patients included in this analysis had a preceding index admission for HF. RESULTS: We observed lower hospital readmission among patients who received 1 or more virtual consultations compared with the expected readmission rate for both cardiac (3% vs 10%, respectively) and all-cause etiologies (18% vs 27%, respectively) in a population of 3510 patients admitted to SNF. A total of 185/3510 patients (5.27%) received virtual cardiovascular care via the Heartbeat Health program, and 40 patients met study inclusion criteria and were analyzed, with 26 (65%) requiring 1 televisit and 14 (35%) requiring more than 1. Cost savings associated with this reduction in readmissions are estimated to be as high as US $860 per patient. CONCLUSIONS: The investigation provides initial evidence for the potential effectiveness and efficiency of virtual and digitally enabled virtual cardiovascular care on 30-day hospital readmissions. Further research is warranted to optimize the use of novel virtual care programs to transform delivery of cardiovascular care to high-risk populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».