Thirty-day hospital readmission predictors in older patients receiving hospital-at-home: a 3-year retrospective study in France
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study described older patients receiving hospitalisation-at-home (HaH) services and identified factors associated with 30-day hospital readmission. DESIGN: 3-year retrospective study in 2017-2019 in France. PARTICIPANTS: 75 108 patients aged 75 years and older who were discharged from hospital medical wards (internal medicine and geriatric units) and admitted to HaH. PRIMARY OUTCOME MEASURE: 30-day hospital readmission. RESULTS: The mean age of patients was 83.4 years (SD 5.7), 52.3% were male and 88.4% lived in a private household. Patients were primarily discharged from the internal medicine unit (85.3%). The top four areas of care in the HaH were palliative care, complex dressing, intravenous therapy and complex nursing care. Overall, 23.5% of patients died during their HaH stay and 27.8% were readmitted to the hospital at 30 days. In the multivariate model, male (OR 1.19, 95% CI 1.16 to 1.23), supportive cancer HaH care (OR 1.78, 95% CI 1.51 to 2.11) and very high intensity care during the previous in-person hospitalisation (OR 1.45, 95% CI 1.34 to 1.57) increased the risk of hospital readmission at 30 days. Older age (OR 0.97, 95% CI 0.97 to 0.98), living in a nursing home (OR 0.51, 95% CI 0.48 to 0.54), postsurgery HaH care (OR 0.49, 95% CI 0.41 to 0.58) and having been previously hospitalised in a geriatric unit (OR 0.81, 95% CI 0.77 to 0.85) decreased the risk of hospital readmission at 30 days. CONCLUSIONS: HaH provides complex care to very old patients, which is associated with high mortality. Several factors are associated with rehospitalisation within 30 days that could be avoided with better integration of different services with higher geriatric skills. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CNIL:2228861.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».