Hospital re‐admission after critical care survival: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Survivors of critical illness frequently require increased healthcare resources after hospital discharge. We undertook a systematic review and meta-analysis to assess hospital re-admission rates following critical care admission and to explore potential re-admission risk factors. We searched the MEDLINE, Embase and CINAHL databases on 05 March 2020. Our search strategy incorporated controlled vocabulary and text words for hospital re-admission and critical illness, limited to the English language. Two reviewers independently applied eligibility criteria and assessed quality using the Newcastle Ottawa Score checklist and extracted data. The primary outcome was acute hospital re-admission in the year after critical care discharge. Of the 8851 studies screened, 87 met inclusion criteria and 41 were used within the meta-analysis. The analysis incorporated data from 3,897,597 patients and 741,664 re-admission episodes. Pooled estimates for hospital re-admission after critical illness were 16.9% (95%CI: 13.3-21.2%) at 30 days; 31.0% (95%CI: 24.3-38.6%) at 90 days; 29.6% (95%CI: 24.5-35.2%) at six months; and 53.3% (95%CI: 44.4-62.0%) at 12 months. Significant heterogeneity was observed across included studies. Three risk factors were associated with excess acute care rehospitalisation one year after discharge: the presence of comorbidities; events during initial hospitalisation (e.g. the presence of delirium and duration of mechanical ventilation); and subsequent infection after hospital discharge. Hospital re-admission is common in survivors of critical illness. Careful attention to the management of pre-existing comorbidities during transitions of care may help reduce healthcare utilisation after critical care discharge. Future research should determine if targeted interventions for at-risk critical care survivors can reduce the risk of subsequent rehospitalisation.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».