Age-Stratified 30-day Rehospitalization and Mortality and Predictors of Rehospitalization Among Patients With Systemic Lupus Erythematosus: A Medicare Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent studies suggest young adults with systemic lupus erythematosus (SLE) have high 30-day readmission rates, which may necessitate tailored readmission reduction strategies. To aid in risk stratification for future strategies, we measured 30-day rehospitalization and mortality rates among Medicare beneficiaries with SLE and determined rehospitalization predictors by age. METHODS: In a 2014 20% national Medicare sample of hospitalizations, rehospitalization risk and mortality within 30 days of discharge were calculated for young (aged 18-35 yrs), middle-aged (aged 36-64 yrs), and older (aged 65+ yrs) beneficiaries with and without SLE. Multivariable generalized estimating equation models were used to predict rehospitalization rates among patients with SLE by age group using patient, hospital, and geographic factors. RESULTS: Among 1.39 million Medicare hospitalizations, 10,868 involved beneficiaries with SLE. Hospitalized young adult beneficiaries with SLE were more racially diverse, were living in more disadvantaged areas, and had more comorbidities than older beneficiaries with SLE and those without SLE. Thirty-day rehospitalization was 36% among young adult beneficiaries with SLE-40% higher than peers without SLE and 85% higher than older beneficiaries with SLE. Longer length of stay and higher comorbidity risk score increased odds of rehospitalization in all age groups, whereas specific comorbid condition predictors and their effect varied. Our models, which incorporated neighborhood-level socioeconomic disadvantage, had moderate-to-good predictive value (C statistics 0.67-0.77), outperforming administrative data models lacking comprehensive social determinants in other conditions. CONCLUSION: Young adults with SLE on Medicare had very high 30-day rehospitalization at 36%. Considering socioeconomic disadvantage and comorbidities provided good prediction of rehospitalization risk, particularly in young adults. Young beneficiaries with SLE with comorbidities should be a focus of programs aimed at reducing rehospitalizations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».