Predictors of Unplanned Readmissions Among Patients With Substance Use Disorders
Bibliographic record
Abstract
ABSTRACT Objective: The objective of this study was to evaluate predictors of unplanned readmission to a specialized hospital addiction unit within less than 30 days, between 30 and 60 days and over 60 days post-discharge among individuals with a diagnosis of substance use disorder. Methods: Cox proportional hazards regressions were used to test the effects of potential risk factors on time-to-onset for unplanned readmissions. The outcome (survival time) was the length of time to hospital readmission and the predictors were age, sex, duration of the first hospital stay, Health of Nation Outcome Scales score and Brief Symptom Check List. Results: Of the 750 readmissions analyzed for the reported period 28.0% took place in less than 30 days, 12.0% between 30 and 60 days and 60.0% after 60 days of discharge. Length of the first hospitalization was a statistically significant predictor of readmission between 30 and 60 days and over 60 days but not for less than 30 days. A 10% increase in length of the first hospitalization, holding all other variables constant, was associated with a 5.0% decrease in unplanned readmissions occurring between 30 and 60 days and a 2.2% decrease in readmissions over 60 days post-discharge. Conclusion: Length of the first hospitalization was found to be a protective factor of readmission between 30 and 60 days and over 60 days but not for less than 30 days post-discharge. The longer the duration of the first hospitalization, the less quickly patients were readmitted to hospital. Objectif: L’objectif de cette étude était d’évaluer les prédicteurs de réadmissions non planifiées dans une unité hospitalière spécialisée en addiction en moins de 30 jours, entre 30 et 60 jours et plus de 60 jours après leur sortie chez les personnes ayant un diagnostic de trouble lié à l’utilisation de substances (TUS). Méthode: Les régressions des risques proportionnels de Cox ont été utilisées pour tester les effets des facteurs de risques potentiels sur le temps reliés aux réadmissions non planifiées. Le pronostic (durée de survie) était la durée jusqu’à la réadmission à l’hôpital et les vérifiables étaient l’âge, le sexe, la durée du premier séjour à l’hôpital, le score des résultats du Health of Nation Outcome Scales (HoNOS-F) et la liste de contrôle des symptômes du Brief Symptom Check List (BSCL). Résultats: Sur les 750 réadmissions analysées pour la période rapportée, 28,0% ont eu lieu en moins de 30 jours, 12,0% entre 30 et 60 jours et 60,0% après 60 jours de congé. La durée de la première hospitalisation était une variable prédictive statistiquement significative pour les réadmissions entre 30 et 60 jours et les plus de 60 jours, mais pas pour les moins de 30 jours. Une augmentation de 10% de la durée de la première hospitalisation, en maintenant toutes les autres variables constantes, a été associée avec une diminution de 5,0% des réadmissions imprévues survenant entre 30 et 60 jours et une diminution de 2,2% des réadmissions plus de 60 jours après la libération. Conclusions: La durée de la première hospitalisation s’est avérée être un facteur de protection contre une réadmission entre 30 et 60 jours et au-delà de 60 jours mais pas pour les moins de 30 jours après la libération. Plus la durée de la première hospitalisation est longue, moins les patients sont réadmis rapidement à l’hôpital.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".