Association of material deprivation with discharge location and length of stay after inpatient stroke rehabilitation in Ontario: a retrospective, population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Low socioeconomic status is associated with increased risk of stroke and worse poststroke functional status. The aim of this study was to determine whether socioeconomic status, as measured by material deprivation, is associated with direct discharge to long-term care or length of stay after inpatient stroke rehabilitation. <h3>Methods:</h3> We performed a retrospective, population-based cohort study of people admitted to inpatient rehabilitation in Ontario, Canada, after stroke. Community-dwelling adults (aged 19–100 yr) discharged from acute care with a most responsible diagnosis of stroke between Sept. 1, 2012, and Aug. 31, 2017, and subsequently admitted to an inpatient rehabilitation bed were included. We used a multivariable logistic regression model to examine the association between material deprivation quintile (from the Ontario Marginalization Index) and discharge to long-term care, and a multivariable negative binomial regression model to examine the association between material deprivation quintile and rehabilitation length of stay. <h3>Results:</h3> A total of 18 736 people were included. There was no association between material deprivation and direct discharge to long-term care (most v. least deprived: odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [CI] 0.89–1.28); however, people living in the most deprived areas had a mean length of stay 1.7 days longer than that of people in the least deprived areas (<i>p</i> = 0.004). This difference was not significant after adjustment for other baseline differences (relative change in mean 1.02, 95% CI 0.99–1.04). <h3>Interpretation:</h3> People admitted to inpatient stroke rehabilitation in Ontario had similar discharge destinations and lengths of stay regardless of their socioeconomic status. In future studies, investigators should consider further examining the associations of material deprivation with upstream factors as well as potential mitigation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».