Potentially avoidable admissions to general internal medicine at an academic teaching hospital: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Identifying potentially avoidable admissions to Canadian hospitals is an important health system goal. With general internal medicine (GIM) accounting for 40% of hospital admissions, we sought to develop a method to identify potentially avoidable admissions and characterize patient, provider and health system factors. Methods: We conducted an observational study of GIM admissions at our institution from August 2019 to February 2020. We defined potentially avoidable admissions as admissions that could be managed in an appropriate and safe manner in the emergency department or ambulatory setting and asked staff physicians to screen admissions daily and flag candidates as potentially avoidable admissions. For each candidate, we prepared a case review and debriefed with members of the admitting team. We then reviewed each candidate with our research team, assigned an avoidability score (1 [low] to 4 [high]) and identified contributing factors for those with scores of 3 or more. Results: We screened 601 total admissions and staff physicians flagged 117 (19.5%) of these as candidate potential avoidable admissions. Consensus review identified 67 candidates as potentially avoidable admissions (11.1%, 95% confidence interval 8.8%–13.9%); these patients were younger (mean age 65 yr v. 72 yr), had fewer comorbidities (Canadian Institute for Health Information Case Mix Group+ 0.42 v. 1.14), had lower resource-intensity weighting scores (0.72 v. 1.50) and shorter hospital lengths of stay (29 h v. 105 h) (p < 0.01). Common factors included diagnostic and therapeutic uncertainty, perceived need for short-term monitoring, government directive of a 4-hour limit for admission decision-making and subspecialist request to admit. Interpretation: Our prospective method of screening, flagging and case review showed that 1 in 9 GIM admissions were potentially avoidable. Other institutions could consider adapting this methodology to ascertain their rate of potentially avoidable admissions and to understand contributing factors to inform improvement endeavours.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».