Modele haut dentelle

| 0

Quatre modèles de régression logistique multivariée ont été construits pour évaluer différents prédicteurs potentiels d`une réadmission de 30 jours (tableau 5). Le premier score de l`indice LACE inclus seulement. Le score LACE était très significatif en tant que prédicteur de la réadmission (p < 0,0001), avec une ASC de 0,773 (95% IC 0,768 à 0,779) et R2 de 0,180. C`est plus élevé que la statistique c pour le score LACE comme prédicteur de la réadmission trouvée par van Walraven et al, qui a développé l`indice LACE. Cependant, les trois autres modèles avaient tous une statistique c plus élevée: le modèle 2, qui comprenait les huit variables de l`analyse univariée, avait une statistique c de 0,820 (95% CI 0,815 à 0,825) et R2 de 0,240. Dans ce modèle, alors que toutes les variables incluses étaient significatives au niveau p < 0,0001, la direction d`effet de certaines variables différait des tests univariés. Les deux augmentations de LoS et le score de comorbidité supérieure ont été associés à une probabilité plus faible de réadmission dans ce modèle lorsque les effets d`autres variables ont été contrôlés pour. Ceci est probablement dû à une association entre l`âge du patient et/ou le sexe avec les comorbidités et les LoS. Le modèle 3 comprenait les quatre composantes de l`indice de lacet et était un meilleur prédicteur de la réadmission que le score de lacet seul, avec une statistique c de 0,806 (0.801 – 0.812). Le quatrième modèle, qui comprenait uniquement les visites A&E et le nombre d`épisodes par patient en tant que variables, était un meilleur modèle pour prédire la réadmission que les modèles 1 et 3 et n`avait qu`une statistique c marginalement inférieure à celle du modèle 2, qui était la plus complexe en termes de nombre de variables incluses (AUC = 0.815; 95% IC 0,810 à 0,819). Les facteurs multiples contribuent généralement aux taux de réadmission, et il y a des limites quant à la mesure dans laquelle les réadmissions imprévues peuvent être évitées. 32 33 les taux de réadmission élevés sont souvent pensés pour indiquer une gestion des patients sous-optimale, mais ils sont plus susceptibles d`être entraîné par des difficultés à gérer les transitions des patients vers d`autres contextes de santé et de soins sociaux, un manque de ressources communautaires pour le suivi des patients, ou influencé par l`environnement domestique du patient. 34 une analyse rétrospective de 82 millions systématiquement recueillies les dossiers hospitaliers en Angleterre entre 2004 et 2010 ont révélé que seulement 30% des réadmissions imprévues étaient jugées évitables.

35 par conséquent, l`abaissement des taux de réadmission chez les patients présentant des affections chroniques ou repoussées, ou les patients réadmis avec un diagnostic différent de leur admission à l`indice, pose un défi important.