Role of Oral Intake, Mobility, and Activity Measures in Informing Discharge Recommendations for Hospitalized Inmate and Noninmate Patients With COVID-19: Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who were incarcerated were disproportionately affected by COVID-19 compared with the general public. Furthermore, the impact of multidisciplinary rehabilitation assessments and interventions on the outcomes of patients admitted to the hospital with COVID-19 is limited. OBJECTIVE: We aimed to compare the functional outcomes of oral intake, mobility, and activity between inmates and noninmates diagnosed with COVID-19 and examine the relationships among these functional measures and discharge destination. METHODS: A retrospective analysis was performed on patients admitted to the hospital for COVID-19 at a large academic medical center. Scores on functional measures including the Functional Oral Intake Scale and Activity Measure for Postacute Care (AM-PAC) were collected and compared between inmates and noninmates. Binary logistic regression models were used to evaluate the odds of whether patients were discharged to the same place they were admitted from and whether patients were being discharged with a total oral diet with no restrictions. Independent variables were considered significant if the 95% CIs of the odds ratios (ORs) did not include 1.0. RESULTS: A total of 83 patients (inmates: n=38; noninmates: n=45) were included in the final analysis. There were no differences between inmates and noninmates in the initial (P=.39) and final Functional Oral Intake Scale scores (P=.35) or in the initial (P=.06 and P=.46), final (P=.43 and P=.79), or change scores (P=.97 and P=.45) on the AM-PAC mobility and activity subscales, respectively. When examining separate regression models using AM-PAC mobility or AM-PAC activity scores as independent variables, greater age upon admission decreased the odds (OR 0.922, 95% CI 0.875-0.972 and OR 0.918, 95% CI 0.871-0.968) of patients being discharged with a total oral diet with no restrictions. The following factors increased the odds of patients being discharged to the same place they were admitted from: being an inmate (OR 5.285, 95% CI 1.334-20.931 and OR 6.083, 95% CI 1.548-23.912), "Other" race (OR 7.596, 95% CI 1.203-47.968 and OR 8.515, 95% CI 1.311-55.291), and female sex (OR 4.671, 95% CI 1.086-20.092 and OR 4.977, 95% CI 1.146-21.615). CONCLUSIONS: The results of this study provide an opportunity to learn how functional measures may be used to better understand discharge outcomes in both inmate and noninmate patients admitted to the hospital with COVID-19 during the initial period of the pandemic.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».