Clinical and health care utilization variables can predict 90-day hospital re-admission in adults with Crohn’s disease for point of care risk evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hospital re-admission for persons with Crohn’s disease (CD) is a significant contributor to morbidity and healthcare costs. We derived prediction models of risk of 90-day re-hospitalization among persons with CD that could be applied at hospital discharge to target outpatient interventions mitigating this risk. Methods We performed a retrospective study in persons with CD admitted between 2009 and 2016 for an acute CD-related indication. Demographic, clinical, and health services predictor variables were ascertained through chart review and linkage to administrative health databases. We derived and internally validated a multivariable logistic regression model of 90-day CD-related re-hospitalization. We selected the optimal probability cut-point to maximize Youden’s index. Results There were 524 CD hospitalizations and 57 (10.9%) CD re-hospitalizations within 90 days of discharge. Our final model included hospitalization within the prior year (adjusted odds ratio [aOR] 3.27, 95% confidence interval [CI] 1.76–6.08), gastroenterologist consultation within the prior year (aOR 0.185, 95% CI 0.0950–0.360), intra-abdominal surgery during index hospitalization (aOR 0.216, 95% CI 0.0500–0.934), and new diagnosis of CD during index hospitalization (aOR 0.327, 95% CI 0.0950–1.13). The model demonstrated good discrimination (optimism-corrected c-statistic value 0.726) and excellent calibration (Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit p-value 0.990). The optimal model probability cut point allowed for a sensitivity of 71.9% and specificity of 70.9% for identifying 90-day re-hospitalization, at a false positivity rate of 29.1% and false negativity rate of 28.1%. Conclusions Demographic, clinical, and health services variables can help discriminate persons with CD at risk of early re-hospitalization, which could permit targeted post-discharge intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».