Unter Verwendung eines logistischen Regressionsmodells, das die Zulassung vorhersagte, erhielten wir Schätzungen über die Auswirkungen einer hohen Belegung auf die Zulassungsverfügung, angepasst nach Alter, Rasse, Geschlecht, Schweregrad der Krankheit (unter Verwendung der Abrechnung auf Einrichtungsebene [52] und des Charlson-Index [53, 54]), der Zahlerquelle, des Wochentages, der Saison, der Anwesenheit von Boardern und der Anzahl der ED-ED-Transferverweigerungen. Der Charlson-Deyo-Index ist ein häufig verwendeter Co-Morbiditätsindex, der aus den ICD-9-Codes der Entladungsdiagnose jedes Patienten ermittelt wird, d. h. eine Vorhersage der Krankenhaussterblichkeit [53, 54]. Die Fazilitätsabrechnungsstufe ist ein ambulantes CMS-Zahlungscodierungssystem analog zu stationären Diagnosis Related Groups (DRGs). Es wird verwendet, um das Volumen und die Intensität der Ressourcen widerzuspiegeln, die von der Einrichtung für die Patientenversorgung genutzt werden [52]. Ein Maß für die hohe Anzahl von Patienten in der Eintesshöhe wurde ebenfalls in alle Modelle einbezogen. In einer zweiten Analyse untersuchten wir die Rolle von High Boarder Patientenzählen als möglicher Modifikator des Verhältnisses zwischen hoher Belegung und Zulassung, indem wir Modelle präsentierten, die durch das Vorhandensein von hohen Patientenzahlen geschichtet wurden. Wir passen auch logistische Regressionsmodelle an, um zu untersuchen, wie hohe Belegung bei der Dispositionsentscheidungsstunde mit 14-tägigen Rücksendungen für entlassene Personen korreliert und unter denen, die zurückkehrten, ob sie während des Rückbesuchs zugelassen wurden. Die Studienbeschränkungen umfassen allgemeine Einschränkungen in Bezug auf die Verwendung von codierten Verwaltungsdaten, einschließlich der Qualität der Codierung, der Datengültigkeit und der Verallgemeinerung der Ergebnisse. Diese Studie wurde an einem einzigen Erwachsenen-, akademischen und städtischen ED durchgeführt, die die Verallgemeinerung ihrer Ergebnisse beeinflussen können. Ähnliche Studien müssen mit Daten anderer EDs durchgeführt werden, um die Gültigkeit unserer Ergebnisse in alternativen Einstellungen zu bewerten.
Die logistische Regression zeigte, dass in der Gesamtstichprobe (nicht durch Anwesenheit/Abwesenheit von Boardern geschichtet) die Dispositionsentscheidung während einer hohen Belegungsstunde die Aufnahmechancen verringerte (OR = 0,93, 95 % KI: [0,89, 0,98]), und das Vorhandensein von Patientenzahlen an den Patienten an der Stelle erhöhte die Aufnahmechancen (OR = 1,10, 95 % KI: [1,06, 1,13]). Im geschichteten Modell, das nur Dispositionsentscheidungen in Gegenwart hoher Patientenpensionen umfasst, verringerte die Disposition während einer hohen Belegungsstunde die Aufnahmechancen (OR = 0,90, 95% CI: [0,84, 0,96]). Die hohe Belegung war nicht mit Aufnahmechancen verbunden (OR = 0,96, 95 % CI: [0,90, 1,02]). Für das primäre Ergebnis, das untersucht wird (d. h. die Auswirkungen von ED-Crowding auf Dispositionsentscheidungen), glauben wir, dass das 2-Wochen-Zeitfenster für die Bewertung von Rücksendungen und Krankenhausaufenthalten (im Gegensatz zu einem 30-tägigen Rückreisefenster) klinisch sinnvoller ist. Rücksendungen von ED und Krankenhausaufenthalten während der 3. und 4. Woche nach der Entlassung nach dem ED können auf andere zugrunde liegende Gründe oder Gründe zurückzuführen sein, die nichts mit dem Sentinel-ED-Besuch zu tun haben. Ein 72-h-Fenster hingegen kann dazu führen, dass einige Gegenbesuche im Zusammenhang mit der Dispositionsentscheidung während des Sentinel-ED-Besuchs fehlen. 3. Der Erhalt von Ernennungsformularen durch verweisende Ärzte schien die Rückkehr der Patienten zu ihnen nicht zu beeinflussen.
Die primäre Exposition war, ob die Disposition des Patienten während einer hohen Belegungsstunde entschieden wurde oder nicht. Da die Belegung während eines bestimmten Tages erheblich variieren kann, wurde die Bestimmung der hohen Belegung auf der Gesamtbelegung (in Bezug auf den Patienten pro Bett) während der Stunde der Dispositionsentscheidung basiert. Um diese Belegung in einen Anteil umzuwandeln, haben wir die Gesamtzahl der verfügbaren Betten in unserem ED in jeder Stunde als Nenner verwendet. In unserer Anlage schwankt die Anzahl der verfügbaren Betten im Laufe des Tages vorhersehbar (d.h. einige Betten sind jeden Tag zur gleichen Zeit zur gleichen Zeit geschlossen), daher ist der Belegungsnenner während eines 24-Stunden-Zyklus variabel. Wir haben die Gesamtzahl der verfügbaren Betten in unserem ED in jeder Stunde als Nenner verwendet. Die ED-Belegung in jeder Stunde wurde mit derselben Stunde an allen anderen Tagen im Datensatz verglichen, und alle Stunden im obersten Dezil dieser Liste wurden als hohe Belegungszeiten bezeichnet, was einen binären Indikator für eine hohe Belegung erzeugte.
