Perceived discharge quality and associations with hospital readmissions and emergency department use: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At hospital discharge, care is handed over from providers to patients. Discharge encounters must prepare patients to self-manage their health, but have been found to be suboptimal. Our study objectives were to describe and determine the correlates of perceived discharge quality and to explore the association between perceived discharge quality and postdischarge outcomes. METHODS: We conducted a prospective cohort study in medical inpatients admitted to a tertiary care hospital in Calgary, Canada. Perceived discharge quality was measured by the Care Transitions Measure (CTM). Linkage to administrative databases provided data for the composite outcome-90-day hospital readmission or emergency department visit. Logistic regression modelling was used to determine the association between global CTM scores, and the individual CTM components, and the composite outcome. RESULTS: A total of 316 patients were included in the analysis. The median CTM score was 80.0 (IQR 66.6-100.0). The distribution of CTM scores were significantly different based on comorbidity burden, with the median and maximum CTM scores being lower and the IQR being narrower, for those with six or more comorbidities compared with those with fewer comorbidities. CTM scores were not associated with the composite outcome, though a single CTM item-not understanding warning signs and symptoms-was (adjusted OR 3.46 (95% CI 1.02 to 11.73)). CONCLUSION: Perceived quality of discharge varies based on patient burden of comorbidities. While global perceived discharge quality was not associated with postdischarge outcomes, lack of patient understanding of warning symptoms was. Discharging healthcare teams should pay special attention to these priority patient groups and specific discharge process components.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».