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Enregistrement W4214598413 · doi:10.14740/gr1484

Clinical Outcomes and Predictors of Thirty-Day Readmissions of Hypertriglyceridemia-Induced Acute Pancreatitis

2022· article· en· W4214598413 sur OpenAlexvenueno aff
Asim Kichloo, Zain El‐amir, María Elena Llorian Aucar, Dushyant Singh Dahiya, Mohammad Al‐Haddad, Sailaja Pisipati, Hassan Beiz, Gurdeep Singh, Darshan Gandhi, Jagmeet Singh, Patrick Pathappillil, Haseeb Mohideen, Hafeez Shaka

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatitis Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcute pancreatitisOdds ratioConfidence intervalInternal medicinePancreatitisCharlson comorbidity indexHypertriglyceridemiaComorbidityRetrospective cohort studyDiabetes mellitusSepsisTriglycerideCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hypertriglyceridemia (HTG) is a well-established cause of acute pancreatitis often leading to significant morbidity, mortality, and healthcare burden. This study aimed to describe the rate, reasons, and predictors of HTG-induced acute pancreatitis (HTG-AP) in the USA. Methods: This retrospective study analyzed the Nationwide Readmissions Database (NRD) for 2018 to determine all adults (≥ 18 years) readmitted within 30 days of an index hospitalization of HTG-AP. Hospitalization characteristics and adverse outcomes for 30-day readmissions were highlighted and compared with index admissions of HTG-AP. Furthermore, independent predictors for 30-day readmissions of HTG-AP were also identified. P values ≤ 0.05 were considered statistically significant. Results: In 2018, the rate of 30-day readmission of HTG-AP was noted to be 13.5%. At the time of readmission, AP (45.2%) was identified as the most common principal diagnosis, followed by chronic pancreatitis (6.3%) and unspecified sepsis (4.8%). Compared to index admissions, 30-day readmissions of HTG-AP had a higher proportion of patients with Charlson Comorbidity Index (CCI) scores ≥ 3 (48.5% vs. 33.8%, P < 0.001). Furthermore, we noted higher rates of inpatient mortality (1.7% vs. 0.7%, odds ratio (OR): 2.55, 95% confidence interval (CI): 1.83 - 3.57, P < 0.001), mean length of stay (LOS) (5.6 vs. 4.1 days, OR: 1.5, 95% CI: 1.2 - 1.7, P < 0.001), and mean total healthcare charge (THC) ($56,799 vs. $36,078, OR: 18,702, 95% CI: 15,136 - 22,267, P < 0.001) for 30-day readmissions of HTG-AP compared to index admissions. Independent predictors for 30-day all-cause readmissions of HTG-AP included hypertension, protein energy malnutrition (PEM), CCI scores ≥ 3, chronic kidney disease and discharge against medical advice. Conclusions: AP was the principal diagnosis on presentation in only 45.2% patients for 30-day readmissions of HTG-AP. Compared to index admissions, 30-day readmissions of HTG-AP had a higher comorbidity burden, inpatient mortality, mean LOS and mean THC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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