Association Between Postdischarge Medical Oncology Follow-Up Appointments and Downstream Health Care Use: A Single-Institution Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is limited understanding of the role of postdischarge medical oncology follow-up during care transition periods. Our study describes the care transition patterns and the association between postdischarge medical oncology appointments and downstream health care use at a tertiary academic center. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 25,135 medical oncology admissions between 2018 and 2020 at Yale New Haven Hospital. We examined the association between postdischarge medical oncology appointment timing with 30-day all-cause readmissions and emergency department (ED) visits using multivariable logistic regression models and propensity score–matched analyses. RESULTS: Compared with admissions without appointment within 30 days, admissions with postdischarge medical oncology appointment within 30 days were associated with lower rates of all-cause 30-day readmission (odds ratio [OR] = 0.56, 95% CI, 0.52 to 0.59; P < .001) and ED visit (OR = 0.56, 95% CI, 0.52 to 0.59; P < .001). Admissions with appointment ≤ 14 days were associated with lower rates of 30-day readmission (OR = 0.28, 95% CI, 0.25 to 0.32; P < .001) and ED visit (OR = 0.56, 95% CI, 0.52 to 0.63; P < .001) compared with those with appointment within 15-30 days. Similar patterns in health care use were seen with propensity score matching. Subgroup analyses of cancer types with the most admissions observed similar trends between 30-day readmission and ED visits with appointment timing. CONCLUSION: Timely postdischarge medical oncology appointments were associated with significantly lower likelihood of 30-day readmission and ED visits, suggesting a potential role for postdischarge follow-up as an intervention to decrease health care use.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».