Newborn readmissions and virtual primary care delivery: a population-based case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early post-discharge assessments for newborns are recommended. Virtual care has become more prevalent during the pandemic, providing an opportunity to better understand its impact on the quality of post-discharge newborn care. The objective of this study was to understand whether primary care visit modality (in-person vs. virtual) is associated with early newborn hospital readmissions and emergency department (ED) visits. METHODS: We conducted a population-based, case-control study using linked health administrative databases between September 1, 2020 and March 31, 2022 in Ontario, Canada. We compared the modality of primary care visits among cases (hospital readmission within 14 days of life) and controls (newborns without a readmission), matched on infant sex, gestational age, and maternal parity. We included an alternative definition of cases as a composite of either a newborn hospital readmission or emergency department (ED) visit or in-hospital death within the first 14 days of life. Conditional logistic regression models were used to model odds ratios (ORs), comparing those exposed to a virtual visit versus in-person visit, adjusting for infant birth weight, birth hospitalization length of stay, neighbourhood level material deprivation, rurality and presence of active maternal comorbidities. RESULTS: Among 73,324 eligible newborns, 2,220 experienced a hospital readmission within 14 days of life and were matched to 8,880 controls. Jaundice was the primary reason for readmission (75% of readmissions). Compared to newborns who were seen in-person post-discharge, newborns who were seen virtually had higher odds of hospital readmission (adjusted odds ratio [aOR] 1.41 (95% CI 1.09, 1.83); the magnitude of effect was not different using the composite outcome (aOR 1.35, 95% CI 1.05, 1.75). CONCLUSIONS: Newborns who receive a virtual post-discharge visit are more likely than those who receive an in-person visit to require hospital readmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».