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Enregistrement W7133312194 · doi:10.5737/cjcn-35-2-4

Postoperative Coronary Artery Bypass Graft Readmissions in Rural, Remote, and Northern Communities: A Case-Control Study Focused on the Social Determinants of Health

2025· article· W7133312194 sur OpenAlexafffundabout
Mariam Alaeddine, J. Craig Phillips, Chris P. Verschoor, Davina Banner, Krystina B. Lewis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiovascular Nursing · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of OttawaHealth Sciences North
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésLogistic regressionCoronary artery bypass surgeryMyocardial infarctionSocial determinants of healthArteryPopulationHealth careCommunity hospital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People living in rural, remote, and northern communities (RRNCs) are at higher risk for hospital readmissions following coronary artery bypass graft (CABG). The aim of this study was to identify factors associated with hospital readmission post-CABG in Canadian RRNCs, including social determinants of health (SDOH). Methods: In this case-control study, we reviewed 44 patient charts readmitted within 30 days post-CABG to one RRNC hospital and the charts of 44 patients not readmitted to this hospital. Results: Logistic regression analysis revealed that readmission was associated with history of myocardial infarction (OR 2.52; 95% CI 1.49–4.24), fewer days waiting for surgery (OR 1.02; 95% CI 1.00–1.03), living in a larger population centre (OR 0.18; 95% CI 0.07–0.51), shorter distance (km) to the hospital where the surgery took place (OR 1.01; 95% CI 1.01– 1.02), and need for community care post-CABG (OR 14.97; 95% CI 4.03–55.65). Conclusion: Readmission post-CABG was correlated with access to acute and community healthcare. Nursing Implications: There is a need to integrate the SDOH in pre- and post-surgical education, discharge planning, and specialized community services in RRNCs. Keywords: case-control study, rural remote and northern communities, social determinants of health, coronary artery bypass graft, post-operative readmissions

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)0,002
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 enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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