Risk Factors for Readmissions After Total Joint Replacement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
»: We performed a systematic review and meta-analysis of predictive modeling studies examining the risk of readmission after total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA) in order to synthesize key risk factors and evaluate their pooled effects. Our analysis entailed 15 compliant studies for qualitative review and 17 compliant studies for quantitative meta-analysis. »: A qualitative review of 15 predictive modeling studies highlighted 5 key risk factors for risk of readmission after THA and/or TKA: age, length of stay, readmission reduction policy, use of peripheral nerve block, and type of joint replacement procedure. »: A meta-analysis of 17 studies unveiled 3 significant risk factors: discharge to a skilled nursing facility rather than to home (approximately 61% higher risk), surgery at a low- or medium-procedure-volume hospital (approximately 26% higher risk), and the presence of patient obesity (approximately 34% higher risk). We demonstrated clinically meaningful relationships between these factors and moderator variables of procedure type, source of data used for model-building, and the proportion of male patients in the cohort. »: We found that many studies did not adhere to gold-standard criteria for reporting and study construction based on the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) and NOS (Newcastle-Ottawa Scale) methodologies. »: We recommend that these risk factors be considered in clinical practice and future work alike as they relate to surgical, discharge, and care decision-making. Future work should also prioritize greater observance of gold-standard reporting criteria for predictive models.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle