Within-Hospital Readmission: An Indicator of Readmission after Discharge from Psychiatric Hospitalization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Readmission after psychiatric hospitalization is widely used as a quality of care indicator by government funding agencies, policy-makers, and hospitals deciding on clinical priorities. Readmission rates are calculated accurately to allow these varied groups to correctly translate the knowledge into appropriate, tangible outcomes. We aimed to assess how well hospital readmission rates, calculated using only readmissions to the discharging institution, can approximate actual readmission rates. METHOD: We used administrative data sources to identify patients with a mental health discharge in the province of Ontario (2008-2011). We identified mental health readmissions within 30 and 90 days of discharge occurring to the hospital from which the patient was discharged (within-hospital readmissions), and compared readmission rates using only within-hospital admissions with actual readmission rates. RESULTS: The percentage of readmissions occurring to the discharging institution ranged from 39% to 89% (median 73%) and from 37% to 86% (median 70%) for 30- and 90-day readmissions, respectively. Using only within-hospital readmissions to rank hospitals by their readmission rates, only 56% of hospitals for 30-day readmissions and 50% for 90-day readmissions were ranked in the same quartile as when actual readmission rates were used. CONCLUSIONS: These findings highlight the importance of measuring psychiatric readmissions at the system level, particularly for hospitals with lower discharge volumes. As well, the high likelihood that multiple hospitals are involved in the hospital-based care of people who require readmission requires consideration at clinical and policy levels.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».