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Enregistrement W4387564307 · doi:10.1177/17534666231202742

All-cause readmission rate and risk factors of 30- and 90-day after discharge in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387564307 sur OpenAlexaboutno aff
Huanrong Ruan, Hulei Zhao, Jiajia Wang, Hailong Zhang, Jiansheng Li

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Respiratory Disease · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMeta-analysisPulmonary diseaseIntensive care medicineCOPDInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The readmission rate following hospitalization for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is surprisingly high, and frequent readmissions represent a higher risk of mortality and a heavy economic burden. However, information on all-cause readmissions in patients with COPD is limited. OBJECTIVE: This study aimed to systematically summarize all-cause COPD readmission rates within 30 and 90 days after discharge and their underlying risk factors. METHODS: Eight electronic databases were searched to identify relevant observational studies about COPD readmission from inception to 1 August 2022. Newcastle-Ottawa Scale was used for methodological quality assessment. We adopt a random effects model or a fixed effects model to estimate pooled all-cause COPD readmission rates and potential risk factors. RESULTS: A total of 28 studies were included, of which 27 and 8 studies summarized 30- and 90-day all-cause readmissions, respectively. The pooled all-cause COPD readmission rates within 30 and 90 days were 18% and 31%, respectively. The World Health Organization region was initially considered to be the source of heterogeneity. We identified alcohol use, discharge destination, two or more hospitalizations in the previous year, and comorbidities such as heart failure, diabetes, chronic kidney disease, anemia, cancer, or tumor as potential risk factors for all-cause readmission, whereas female and obesity were protective factors. CONCLUSIONS: Patients with COPD had a high all-cause readmission rate, and we also identified some potential risk factors. Therefore, it is urgent to strengthen early follow-up and targeted interventions, and adjust or avoid risk factors after discharge, so as to reduce the major health economic burden caused by frequent readmissions. TRIAL REGISTRATION: This systematic review and meta-analysis protocol was prospectively registered with PROSPERO (no. CRD42022369894).

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,047
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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