J Am Heart Assoc: 预测缺血性卒中后的再入院模型
2015-09-26 phylis 译 MedSci原创
背景：减少患者再入院是卒中护理的主要改革部分。当前的再入院预测模型准确性较差，并且仅局限于急性入院的数据。研究人员假设基于全国范围内的急性期后护理数据库的患者因素可能改善预测模型。方法：应用2008年的国际疾病分类（第九版）确诊并筛选出大于65岁缺血性卒中患者。应最小数据集（MDS）对患者急性期后护理进行综合评估。应用logistic回归建立风险校正再入院模型。协变量为MDS变量。结果：在3917
背景：减少患者再入院是卒中护理的主要改革部分。当前的再入院预测模型准确性较差，并且仅局限于急性入院的数据。研究人员假设基于全国范围内的急性期后护理数据库的患者因素可能改善预测模型。
方法：应用2008年的国际疾病分类（第九版）确诊并筛选出大于65岁缺血性卒中患者。应最小数据集（MDS）对患者急性期后护理进行综合评估。应用logistic回归建立风险校正再入院模型。协变量为MDS变量。
结果：在39178名患者中因急性卒中入院后直接进入疗养院，有29338（75%）名患者完成了MDS的评估。30天后，再入院和死亡人数分别为8448（21%）和2791（7%）。危险校正模型确定多个独立因各种原因再入院的预测因子。应用MDS数据建立的再入院模型的c-statistic值为0.65（95%CI： 0.64 0.66）。高水平的社会交往、疗养院的质量都与再入院率下降相关。（OR=0.71 95%CI： 0.55 0.92）。
结论：与先前模型仅用老年保健医疗A部分的数据相比，来自急性后护理数据集的临床资料c-stastistic仅轻度升高。个体水平的特征不能充分的解释急性再入院的风险。
原文出处：
Fehnel CR, Lee Y, Wendell LC,et al.Post-Acute Care Data for Predicting Readmission After Ischemic Stroke: A Nationwide Cohort Analysis Using the Minimum Data Set. J Am Heart Assoc. 2015 Sep 22
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