Predictors of 30-day readmission among those treated with alcohol withdrawal in acute hospitals in England
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine predictors of 30-day readmissions to acute hospitals in England for patients treated for alcohol withdrawal (AW). METHODS: Retrospective cross-sectional analysis of routine hospital administrative data (i.e. Hospital Episode Statistics-Admitted Patient Care records) for adults admitted to non-specialist hospitals in England 2017-18. RESULTS: AW admissions were associated with digestive, circulatory, respiratory, and endocrine disorders and were of short duration (median 3 days). Of the 19 588 completed AW admissions examined in 2017-18, 3957 (20.2%) resulted in readmission within 30 days. The strongest predictors of 30-day readmission were being no fixed abode (Adjusted Odds Ratio (AOR) 1.81, 95%CI 1.44-2.26), prior discharge against medical advice (AOR 1.57, 95%CI 1.40-1.77), and greater Charlson comorbidity index total score (AOR 1.02, 95%CI 1.02-1.03). DISCUSSION: AW 30-day admissions are common and associated to complex case presentations that require high levels of community support on discharge. Hospital-based alcohol teams should prioritize strategies, which maximize medically managed AW, effective transitions to specialist community care including outreach teams and strong collaborations with physical and mental health outpatient services. Together with specialist initiatives within community mental health teams, assertive outreach, and homeless services 30-day readmissions may be minimized.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».