Examining the association of social risk with heart failure readmission in the Veterans Health Administration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous research has found that social risk factors are associated with an increased risk of 30-day readmission. We aimed to assess the association of 5 social risk factors (living alone, lack of social support, marginal housing, substance abuse, and low income) with 30-day Heart Failure (HF) hospital readmissions within the Veterans Health Affairs (VA) and the impact of their inclusion on hospital readmission model performance. METHODS: We performed a retrospective cohort study using chart review and VA and Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) administrative data from a random sample of 1,500 elderly (≥ 65 years) Veterans hospitalized for HF in 2012. Using logistic regression, we examined whether any of the social risk factors were associated with 30-day readmission after adjusting for age alone and clinical variables used by CMS in its 30-day risk stratified readmission model. The impact of these five social risk factors on readmission model performance was assessed by comparing c-statistics, likelihood ratio tests, and the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistic. RESULTS: The prevalence varied among the 5 risk factors; low income (47 % vs. 47 %), lives alone (18 % vs. 19 %), substance abuse (14 % vs. 16 %), lacks social support (2 % vs. <1 %), and marginal housing (< 1 % vs. 3 %) among readmitted and non-readmitted patients, respectively. Controlling for clinical factors contained in CMS readmission models, a lack of social support was found to be associated with an increased risk of 30-day readmission (OR 4.8, 95 %CI 1.35-17.88), while marginal housing was noted to decrease readmission risk (OR 0.21, 95 %CI 0.03-0.87). Living alone (OR: 0.9, 95 %CI 0.64-1.26), substance abuse (OR 0.91, 95 %CI 0.67-1.22), and having low income (OR 1.01, 95 %CI 0.77-1.31) had no association with HF readmissions. Adding the five social risk factors to a CMS-based model (age and comorbid conditions; c-statistic 0.62) did not improve model performance (c-statistic: 0.62). CONCLUSIONS: While a lack of social support was associated with 30-day readmission in the VA, its prevalence was low. Moreover, the inclusion of some social risk factors did not improve readmission model performance. In an integrated healthcare system like the VA, social risk factors may have a limited effect on 30-day readmission outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».