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Enregistrement W4323351069 · doi:10.1016/j.ijcard.2023.03.013

Unplanned readmissions after Impella mechanical circulatory support

2023· article· en· W4323351069 sur OpenAlexaff
Adrian A. Kuchtaruk, Robert T. Sparrow, Lorenzo Azzalini, Santiago García, Pedro Villablanca, Hani Jneid, Islam Y. Elgendy, M. Chadi Alraies, Shubrandu Sanjoy, Mamas A. Mamas, Rodrigo Bagur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensSaskatchewan HealthSaskatchewan Health AuthorityWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImpellaIncidence (geometry)Internal medicineCirculatory systemHeart failureAnemiaEmergency medicineVentricular assist device

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early readmissions significantly impact on patient-wellbeing, burden the health-care system, and are important quality metrics. Data on 30-day readmission following Impella mechanical circulatory support (MCS) are unknown. We aimed to assess the rates, causes and clinical outcomes associated with 30-day unplanned readmissions after Impella mechanical circulatory support (MCS). METHODS: Discharged patients who underwent Impella MCS between 2016 and 2019 in the U.S. Nationwide Readmission Database were analyzed. Incidence, causes, and outcomes associated with 30-day unplanned readmissions were assessed. RESULTS: Of 22,055 patients who received Impella MCS, 2685 (12.2%) experienced 30-day readmissions. Cardiac readmissions accounted for 51.7% compared to 48.3% of non-cardiac readmissions, and most (70%) patients were readmitted back to the index hospital. Heart failure was the leading cause of cardiac readmissions accounting for 25% of them, whereas infections were the most common cause among non-cardiac readmissions. Patients who were readmitted were significantly older (median age 71 versus 68 years), more likely to be female (31% versus 26%) and had a shorter length-of-stay (index hospitalization, median 8 versus 9 days) compared to those who were not readmitted. Factors independently associated with 30-day readmissions were chronic renal (aOR: 1.46, 95% CI: 1.35-1.57), pulmonary (aOR: 1.23, 95% CI: 1.15-1.33), and liver disease (aOR: 1.38, 95% CI: 1.17-1.63), anemia (aOR: 1.35, 95% CI: 1.26-1.46), female sex (aOR: 1.21, 95% CI: 1.12-1.30), index admission on weekends (aOR: 1.23, 95% CI: 1.13-1.34), STEMI diagnosis (aOR: 1.16, 95% CI: 1.02-1.31), major adverse event during index hospitalization (aOR: 1.11, 95% CI: 1.00-1.24), prolonged length-of-stay (median 9 vs. 8 days, P < 0.001), and discharge against medical advice (aOR: 2.06, 95% CI: 1.37-3.09). Significantly higher mortality rates were overserved during readmissions to a hospital different than the MCS implanting hospital (12% versus 5.9%, P < 0.001). CONCLUSION: Thirty-day readmissions after Impella MCS are relatively common and relate to sex, baseline comorbidities, presentation, expected primary payer, discharge destination and initial length of hospital stay. Heart failure was the leading cause of cardiac readmissions, whereas infections were the most common cause among non-cardiac readmissions. Most patients were readmitted to the same hospital as their index admission for MCS. Higher mortality rates were observed when patients were readmitted to a different hospital.

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)0,007
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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