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Enregistrement W6889154324 · doi:10.25384/sage.c.7062278

Assessing Discharge Communication and Follow-up of Acute Kidney Injury in British Columbia: A Retrospective Chart Review

2024· other· en· W6889154324 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute kidney injuryKidney diseaseRetrospective cohort studyDocumentationChartHospital dischargeMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objective:Acute kidney injury (AKI) affects up to 20% of hospitalizations and is associated with chronic kidney disease, cardiovascular disease, increased mortality, and increased health care costs. Proper documentation of AKI in discharge summaries is critical for optimal monitoring and treatment of these patients once discharged. Currently, there is limited literature evaluating the quality of discharge communication after AKI. This study aimed to evaluate the accuracy and quality of documentation of episodes of AKI at a tertiary care center in British Columbia, Canada.Methods, design, setting, patients, and measurements:This was a retrospective chart review study of adult patients who experienced AKI during hospital admission between January 1, 2018, and December 31, 2018. Laboratory data were used to identify all admissions to the cardiac and general medicine ward complicated by AKI defined by the Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. A random sample of 300 AKI admissions stratified by AKI severity (eg, stages 1, 2, and 3) were identified for chart review. Patients were excluded if they required ongoing renal replacement therapy after admission, had a history of kidney transplant, died during their admission, or did not have a discharge summary available. Discharge summaries were reviewed for documentation of the following: presence of AKI, severity of AKI, AKI status at discharge, practitioner and laboratory follow-up plans, and medication changes.Results:A total of 1076 patients with 1237 AKI admissions were identified. Of the 300 patients selected for discharge summary review, 38 met exclusion criteria. In addition, AKI was documented in 140 (53%) discharge summaries and was more likely to be documented in more severe AKI: stage 1, 38%; stage 2, 51%; and stage 3, 75%. Of those with their AKI documented, 94 (67%) documented AKI severity, and 116 (83%) mentioned the AKI status or trajectory at the time of discharge. A total of 239 (91%) of discharge summaries mentioned a follow-up plan with a practitioner, but only 23 (10%) had documented follow-up with nephrology. Patients with their AKI documented were more likely to have nephrology follow-up than those without AKI documented (17% vs 1%). Regarding laboratory investigations, 92 (35%) of the summaries had documented recommendations. In summaries that included medications typically held during AKI, only about half made specific reference to those medications being held, adjusted, or documented a post-discharge plan for that medication. For those with nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) listing, 64% of discharge summaries mentioned holding, and 9% mentioned a discharge plan. For those with angiotensin converting enzyme inhibitor (ACEi)/angiotensin II receptor blocker (ARB) listing, 38% mentioned holding these medications, and 46% mentioned a discharge plan. In summaries with diuretics listed, 35% mentioned holding, and 51% included a discharge plan.Conclusions and limitations:We found suboptimal quality and completeness of discharge reporting in patients hospitalized with AKI. This may contribute to inadequate follow-up and post-hospitalization care for this patient population. Strategies are required for increasing the presence and quality of AKI reporting in discharge summaries. Limitations include our definition of AKI based on lab criteria, which may have missed some of the injuries that met the criteria based on urine output. Another limitation is that our definition of AKI based on the highest and lowest creatinine during admission may have led to some overclassification. In addition, without outpatient laboratories, it is possible that we have not captured the true baseline creatinine in some patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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