Patterns of inpatient acute care and emergency department utilization within one year post-initial amputation among individuals with dysvascular major lower extremity amputation in Ontario, Canada: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lower extremity amputation (LEA) is a life altering procedure, with significant negative impacts to patients, care partners, and the overall health system. There are gaps in knowledge with respect to patterns of healthcare utilization following LEA due to dysvascular etiology. OBJECTIVE: To examine inpatient acute and emergency department (ED) healthcare utilization among an incident cohort of individuals with major dysvascular LEA 1 year post-initial amputation; and to identify factors associated with acute care readmissions and ED visits. DESIGN: Retrospective cohort study using population-level administrative data. SETTING: Ontario, Canada. POPULATION: Adults individuals (18 years or older) with a major dysvascular LEA between April 1, 2004 and March 31, 2018. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Acute care hospitalizations and ED visits within one year post-initial discharge. RESULTS: A total of 10,905 individuals with major dysvascular LEA were identified (67.7% male). There were 14,363 acute hospitalizations and 19,660 ED visits within one year post-discharge from initial amputation acute stay. The highest common risk factors across all the models included age of 65 years or older (versus less than 65 years), high comorbidity (versus low), and low and moderate continuity of care (versus high). Sex differences were identified for risk factors for hospitalizations, with differences in the types of comorbidities increasing risk and geographical setting. CONCLUSION: Persons with LEA were generally more at risk for acute hospitalizations and ED visits if higher comorbidity and lower continuity of care. Clinical care efforts might focus on improving transitions from the acute setting such as coordinated and integrated care for sub-populations with LEA who are more at risk.
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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 ».