Analysis of Patient Presentation to the ED Within 90-days of Infra-inguinal Bypass
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative re-presentation to healthcare causes distress to patients and increases resource utilization. However, patients that re-present but do not require readmission are often not factored in traditional quality improvement datasets. This study aimed to identify risk factors for emergency department (ED) visits without readmission following infra-inguinal bypass. METHODS: A retrospective cohort study was conducted, reviewing infra-inguinal bypass performed at QEII Health Sciences Center between January 1, 2020, and December 31, 2021, in Halifax, Nova Scotia. Data from the Vascular Quality Initiative database was merged with provincial ED records to identify patients presenting to the ED within 90 days postoperatively. Descriptive statistics and multivariable logistic regression were used to identify predictors of ED visits without readmission. RESULTS: Of 232 infra-inguinal bypasses performed, 29% re-presented to the ED within 90 days. Eighty-four percent of ED visits did not result in readmission. Indications for re-presentation included noninfectious wound complications (33.1%), surgical site infections (19.7%), and nonwound complications (18.3%). Complaints unrelated to the primary procedure accounted for 26.1% of all ED visits. Discharge on dual antiplatelet therapy (odds ratio [OR] 3.55, 95% confidence interval [CI] 1.30-9.68) or anticoagulants (OR 2.58, 95% CI 1.04-6.37) was associated with increased odds of re-presentation. Medication-controlled diabetes (OR 0.25, 95% CI 0.10-0.65) and urgent repair (OR 0.15, 95% CI 0.04-0.62) were associated with decreased odds of re-presentation. CONCLUSION: A considerable proportion of patients re-present to the ED without readmission after infra-inguinal bypass, most frequently for wound complications. Targeted quality improvement initiatives addressing this group could reduce unnecessary healthcare use and improve outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».