Perioperative Stroke and Thirty-Day Hospital Readmission After Cardiac Surgeries: State Inpatient Database Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Readmission rates are an important metric for evaluating healthcare quality. Stroke is a major complication following cardiac surgery. Our study aimed to evaluate the frequency and predictors of 30-day unplanned hospital readmission after cardiac surgeries and to evaluate the impact of perioperative stroke on readmission. METHODS: Surgical discharge records spanning the years of 2008 through 2011 were analyzed utilizing California State Inpatient Database. International Classification of Diseases, ninth revision-Clinical Modification (ICD-9-CM) codes and Clinical Classification Software (CCS) codes were used to identify surgeries and variables of interest. Surgical records were then followed up for 30 days through linking admission records. Perioperative stroke was defined as brain infarction of ischemic or hemorrhagic etiology that occurred during or within 30 days after surgery. RESULTS: Baseline characteristics associated with increased readmission rates were female gender, age above 65, non-white race, lower income, and increased number of comorbidities. Among 199,617 hospitalizations for cardiac surgeries, 1,817 (0.91%) patients developed perioperative stroke. The rate of readmission in perioperative stroke patients was 21.89%. They had a longer length of hospital stay and their discharge was vastly non-routine (84%). Our univariate analysis yielded significant association between stroke and readmission rates (odds ratio: 1.82, 95% confidence interval: 1.63 - 2.04). This association failed to remain significant upon controlling for other variables in our multivariate analysis. CONCLUSION: Baseline patient characteristics and perioperative complications are significant predictors of readmission. More than one in five patients who develop a stroke after cardiac surgery are readmitted to the hospital within 30 days of discharge.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».