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Enregistrement W4416599691 · doi:10.1111/jgs.70210

Trends in Discharge to Institutional Post‐Acute Care After Total Joint Arthroplasty in the United States and Canada

2025· article· en· W4416599691 sur OpenAlexafffundabout
Chih‐Ying Li, Yong‐Fang Kuo, Md Ibrahim Tahashilder, Samantha S. M. Drover, Fangyun Wu, Bruce E. Landon, Bheeshma Ravi, Peter Cram

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesMinistry of Long-Term CareNational Institutes of HealthOntario Ministry of Health and Long-Term CareMinistry of Health, Ontario
Mots-clésJoint arthroplastyPaymentArthroplastyJoint (building)Arthroplasty replacementMEDLINEPatient discharge

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent payment reforms in the United States have been credited with reducing the use of institutional post-acute care (PAC) after total knee arthroplasty (TKA) and total hip arthroplasty (THA). This dual-country study of Canada and the United States compares longitudinal trends in discharge to institutional PAC after primary TKA or THA. METHODS: We conducted serial cross-sectional analyses to compare discharge to institutional PAC trends among adults aged ≥ 66 years undergoing primary TKA or THA in the United States and Canada from 2013 to 2019. Patient-level data were obtained from population-based Medicare claims in the United States and analogous datasets in Ontario. Discharge trends were assessed using standardized differences and linear regression models to evaluate relative changes over time. RESULTS: Patients receiving TKA (2,308,001) and THA (1,234,149) in the United States and Ontario (106,721 and 53,371, respectively) were similar in age (73-74 years) and sex (~60% female). The absolute reduction in institutional PAC discharge over time for TKA was greater in the United States (slope = -3.59) than in Canada (slope = -0.53) (p < 0.0001), but relative reductions (slope = -8.78 in the United States, slope = -6.99 in Canada) were statistically similar (p = 0.08). THA showed a similar trend of absolute reductions; however, the relative reduction trend in the United States (slope = -9.98) was steeper than in Canada (slope = -6.46) (p = 0.0009). CONCLUSIONS: The US payment reforms from 2013 to 2019 were associated with a greater impact on reducing institutional PAC utilization for THA than for TKA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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