Predictors of 30-day readmission and hospitalization costs of patients with hepatic encephalopathy in the US from 2010 to 2014
Notice bibliographique
Résumé
Hepatic encephalopathy (HE) is a complex and reversible neuropsychiatric syndrome that is associated with growing, substantial healthcare resource utilization. We aim to examine the predictors of 30-day readmission and hospitalization cost associated with HE. We conducted a cross-sectional study using the Nationwide Readmissions Database from 2010 to 2014. We assessed the readmission rates using multivariate logistic regression and established temporal trends of readmission rates and hospitalization cost. Weighted hierarchical logistic regression and generalized linear mixed models were used to identify predictors for nationally representative readmissions and hospitalization costs, respectively. The number of index hospitalizations with HE increased with a significant trend from 34,967 in 2010 to 44,791 in 2014. 16.8% of patients were readmitted within 30 days. Predictors increasing readmission risk included female sex, Elixhauser readmission score < 25, elective admission, patient’s state residential status, privately insured, number of diagnoses >13, and length of stay >4 days. Our results indicate there is a need to implement better management strategies to improve outcomes in patients hospitalized with HE to curb the increase in the economic burden associated with the disease.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».