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Enregistrement W4386602462 · doi:10.1186/s12877-023-04192-7

Recent functional decline and outpatient follow-up after hospital discharge: a cohort study

2023· article· en· W4386602462 sur OpenAlexafffundabout
Orly Bogler, David H. Kirkwood, Peter C. Austin, Aaron Jones, Chi‐Ling Joanna Sinn, Karen Okrainec, Andrew P. Costa, Lauren Lapointe‐Shaw

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity Health NetworkImpactInstitute for Clinical Evaluative SciencesMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCohortRetrospective cohort studyAcute careCohort studyHospital dischargePropensity score matchingEmergency medicineHealth careGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Functional decline is common following acute hospitalization and is associated with hospital readmission, institutionalization, and mortality. People with functional decline may have difficulty accessing post-discharge medical care, even though early physician follow-up has the potential to prevent poor outcomes and is integral to high-quality transitional care. We sought to determine whether recent functional decline was associated with lower rates of post-discharge physician follow-up, and whether this association changed during the COVID-19 pandemic, given that both functional decline and COVID-19 may affect access to post-discharge care. METHOD: We conducted a retrospective cohort study using health administrative data from Ontario, Canada. We included patients over 65 who were discharged from an acute care facility during March 1st, 2019 - January 31st, 2020 (pre-COVID-19 period), and March 1st, 2020 - January 31st, 2021 (COVID-19 period), and who were assessed for home care while in hospital. Patients with and without functional decline were compared. Our primary outcome was any physician follow-up visit within 7 days of discharge. We used propensity score weighting to compare outcomes between those with and without functional decline. RESULTS: Our study included 21,771 (pre-COVID) and 17,248 (COVID) hospitalized patients, of whom 15,637 (71.8%) and 12,965 (75.2%) had recent functional decline. Pre-COVID, there was no difference in physician follow-up within 7 days of discharge (Functional decline 45.0% vs. No functional decline 44.0%; RR = 1.02, 95% CI 0.98-1.06). These results did not change in the COVID-19 period (Functional decline 51.1% vs. No functional decline 49.4%; RR = 1.03, 95% CI 0.99-1.08, Z-test for interaction p = 0.72). In the COVID-19 cohort, functional decline was associated with having a 7-day physician virtual visit (RR 1.15; 95% CI 1.08-1.24) and a 7-day physician home visit (RR 1.64; 95% CI 1.10-2.43). CONCLUSIONS: Functional decline was not associated with reduced 7-day post-discharge physician follow-up in either the pre-COVID-19 or COVID-19 periods. In the COVID-19 period, functional decline was positively associated with 7-day virtual and home-visit follow-up.

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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