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Enregistrement W4386229201 · doi:10.33844/cjm.2023.6028

Factors and Prediction Models for Unplanned Hospital Readmissions at a Pediatric Tertiary Centre

2023· article· en· W4386229201 sur OpenAlex
Amir Wachtel, Michael A. Irvine, Jennifer Rurak, Douglas J. Courtemanche

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Children's Hospital
Mots-clésMedicinePsychological interventionPredictive modellingEmergency medicineReceiver operating characteristicTertiary carePediatric hospitalHospital readmissionPediatricsInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unplanned Hospital Readmissions (UHRs) are associated with increased morbidity and mortality, and may be preventable. This study identified factors associated with pediatric UHRs and developed prediction models. UHRs for pediatric patients from 2007-2009 and 2017-2019 at British Columbia Children’s Hospital were retrospectively reviewed. Factors for UHRs were analyzed, and prediction models were derived and tested. 5.26% (411/8387) of patients from 2007-2009 and 3.95% (329/8316) from 2017-2019 experienced at least one UHR. Varying by time period, factors for UHRs included: home health authority, age, previous ER visits, preadmission comorbidities, admission type, in-hospital interventions, and intensive care unit stay. Prediction models had areas under the receiver operating characteristic curve of .61 (2007-2009) and .67 (2017-2019). This study identified variables associated with UHRs. Differences in predictor variables between two time periods suggest that UHRs may not reflect quality of care, and future prediction models need to be iteratively refined.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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