Inpatient Screening, Brief Intervention, and Referral to Treatment for Alcohol Use Disorder in Patients Admitted with Alcohol-associated Liver Disease Is Not Universally Implemented in Practice, But Can Reduce Readmissions for Alcohol-associated Hepatitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The management of alcohol-related liver disease requires a multidisciplinary approach to treat alcohol use disorder. We aimed to determine the proportion of actively drinking patients admitted for alcohol-associated hepatitis (AAH) or decompensated alcohol-related cirrhosis (DARLC) who were offered or underwent screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT) for alcohol use disorder during admission and if inpatient SBIRT is associated with reduced readmissions for alcohol-related liver disease. Methods We conducted a retrospective cohort study of actively drinking patients admitted to our institution from January 2017 to December 2021 with AAH or DARLC. Logistic regression was used to identify factors, such as conducting SBIRT, that were associated with 30-day and 90-day readmissions for recurrent AAH or DARLC. Results There were 120 AAH admissions (mean age 47.7 ± 13.6 years), and 177 DARLC admissions (mean age 58.2 ± 9.5 years). SBIRT was conducted in only 51.7% of AAH admissions, and 23.7% of DARLC admissions. For AAH, conducting SBIRT was associated with significantly reduced 30-day (OR 0.098, P = 0.001, 95% CI 0.024–0.408) and 90-day (OR 0.166, P = 0.003, 95% CI 0.052–0.534) readmissions. For DARLC, there was no association between conducting SBIRT and 30-day or 90-day readmissions. Conclusion SBIRT was conducted with actively drinking patients in only 51.7% of AAH admissions and 23.7% of DARLC admissions. Patients admitted for AAH who received inpatient SBIRT had decreased 30-day and 90-day readmission rates for AAH or DARLC.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».