16 Reducing readmissions from an amputee rehabilitation unit (ARU) to accident and emergency: an MDT approach to service improvement
Notice bibliographique
Résumé
Background The ARU is a 12-bed therapy led unit based in London, specialising in post-amputation rehabilitation following hospital discharge. This project focuses on minimising acute readmissions to hospital in the multi-morbid vascular population, aiming to better control diabetes and reduce smoking, risk factors for wound infections and readmissions. Aims To quantify the rate of readmission from ARU to hospital, compared to national data; to identify a primary cause of readmission and subsequently to enact targeted interventions to be re-audited in six months. Methods Data was retrospectively collected from all ARU admissions between 01/06/2023 and 31/12/2023; a total of 57 patients identified using internally recorded admission records and data sourced manually from inpatient notes on the electronic systems. The MDT approach to interventions included: working with the local vascular hub to promote wound care post-operatively, adapt admission criteria to ensure clinical optimisation prior to transfer, embedding health promotion education into therapy and implementing a wound focused admission checklist that includes photography and swabbing of wounds at regular intervals Results Of the 57 ARU patients admitted, many amputations sequalae of uncontrolled diabetes, there were 12 re-admissions between 9 patients. The primary cause of readmissions was wound infections, with 8/12 (66.7%) originating from a stump wound. Of the 8 wound infections, re-admissions were more common in the first 14 days (5/8), those transferred sooner post-operatively (mean 22.6 days vs 39.0 days) and in those with transtibial amputations (83%). Every patient readmitted had a key co-morbidity associated with poor wound healing, 83% were diabetic and 33% smokers. 8.8% of the 12 re-admissions required surgical re-intervention. Conclusion Despite significantly lower readmission, wound infection, and revision surgery rates than expected, the project highlights areas for service improvement, as outlined in methods implemented. This data will be re-audited in 6 months.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».