The BASH score: A novel predictor for optimizing discharge timing in hip and knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background Total knee and hip arthroplasty procedures are increasingly transitioning to outpatient settings, emphasizing the need for precise discharge planning to optimize patient safety and healthcare resource utilization. Traditional risk assessments, such as the Blaylock Risk Assessment Screening Score (BRASS), provide a foundation for identifying patients at risk of prolonged hospital stays. This study evaluates BRASS's role in predicting discharge outcomes and introduces the BASH score, a refined tool to enhance discharge planning in modern joint arthroplasty. Methods This retrospective cohort study assessed 447 patients undergoing primary total knee or hip arthroplasty for osteoarthritis. The BASH score was developed based on multivariable logistic regression modeling, incorporating BRASS, age, sex, and arthroplasty type. Additional evaluations included body mass index (BMI), the Pictorial Fit-Frail Scale (PFFS), and surgical timing. Each factor's predictive value for same-day discharge was assessed using simple and multivariable logistic regression models, with results validated using bootstrapping. Results The BASH score significantly predicted same-day discharge, with a median score of 4.0 (IQR 3.5–6.0, p < 0.001). Patients with higher BASH scores were less likely to achieve same-day discharge (OR 2.47, 95 % CI 1.46–4.15). Among evaluated factors, BMI and most PFFS components, excluding pain, did not robustly predict same-day discharge. Multivariable analysis demonstrated an R 2 of 0.113, with bootstrapped models confirming stability (Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit p = 0.612). Conclusion The BASH score provides a simplified and effective tool for predicting same-day discharge in joint arthroplasty patients. By incorporating key predictive factors, including BRASS, age, sex, and arthroplasty type, the BASH score enhances discharge planning and resource allocation. However, further prospective studies are needed to validate its utility across diverse clinical settings. Next steps include prospectively assessing the utility of this scoring system in multiple centres.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».