Prevalence of malnutrition and impact on 30‐day hospital readmission in adults receiving home care and ambulatory care: A descriptive cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the prevalence of malnutrition among patients receiving home care (HC) and ambulatory care (AC) services. Further, the risk of hospital readmission in malnourished patients transitioning from hospital to HC or AC is also not well established. This study aims to address these two gaps. METHODS: A descriptive cohort study of newly referred HC and AC patients between January and December 2019 was conducted. Nutrition status was assessed by clinicians using the Mini Nutritional Assessment-Short Form (MNA-SF). Prevalence of malnutrition and at risk of malnutrition (ARM) was calculated, and a log-binomial regression model was used to estimate the relative risk of hospital readmission within 30 days of discharge for those who were malnourished and referred from hospital. RESULTS: A total of 3704 MNA-SFs were returned, of which 2402 (65%) had complete data. The estimated prevalence of malnutrition and ARM among newly referred HC and AC patients was 21% (95% CI: 19%-22%) and 55% (95% CI: 53%-57%), respectively. The estimated risk of hospital readmission for malnourished patients was 2.7 times higher (95% CI: 1.9%-3.9%) and for ARM patients was 1.9 times higher (95% CI: 1.4%-2.8%) than that of patients with normal nutrition status. CONCLUSION: The prevalence of malnutrition and ARM among HC and AC patients is high. Malnutrition and ARM are correlated with an increased risk of hospital readmission 30 days posthospital discharge.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».