Within-hospital readmission: an indicator of readmission after discharge from psychiatric hospitalization

Can J Psychiatry. 2013 Aug;58(8):476-81. doi: 10.1177/070674371305800806.

Abstract

Objective: Readmission after psychiatric hospitalization is widely used as a quality of care indicator by government funding agencies, policy-makers, and hospitals deciding on clinical priorities. Readmission rates are calculated accurately to allow these varied groups to correctly translate the knowledge into appropriate, tangible outcomes. We aimed to assess how well hospital readmission rates, calculated using only readmissions to the discharging institution, can approximate actual readmission rates.

Method: We used administrative data sources to identify patients with a mental health discharge in the province of Ontario (2008-2011). We identified mental health readmissions within 30 and 90 days of discharge occurring to the hospital from which the patient was discharged (within-hospital readmissions), and compared readmission rates using only within-hospital admissions with actual readmission rates.

Results: The percentage of readmissions occurring to the discharging institution ranged from 39% to 89% (median 73%) and from 37% to 86% (median 70%) for 30- and 90-day readmissions, respectively. Using only within-hospital readmissions to rank hospitals by their readmission rates, only 56% of hospitals for 30-day readmissions and 50% for 90-day readmissions were ranked in the same quartile as when actual readmission rates were used.

Conclusions: These findings highlight the importance of measuring psychiatric readmissions at the system level, particularly for hospitals with lower discharge volumes. As well, the high likelihood that multiple hospitals are involved in the hospital-based care of people who require readmission requires consideration at clinical and policy levels.

Objectif : La réhospitalisation après une hospitalisation psychiatrique est largement utilisée comme indicateur de la qualité des soins par les organismes gouvernementaux subventionnaires, les décideurs, et les hôpitaux qui décident des priorités cliniques. Les taux de réhospitalisation sont calculés avec précision pour permettre à ces divers groupes de traduire correctement ce savoir en résultats appropriés, tangibles. Nous visions à évaluer dans quelle mesure les taux de réhospitalisation, calculés seulement à l’aide des réhospitalisations à l’institution ayant donné le congé, peuvent s’approcher des taux réels de réhospitalisation. Méthode : Nous avons utilisé des sources de données administratives pour identifier les patients ayant obtenu leur congé de santé mentale dans la province de l’Ontario (2008–2011). Nous avons identifié les réhospitalisations en santé mentale dans les 30 à 90 jours suivant le congé qui ont lieu à l’hôpital même duquel le patient avait obtenu son congé (réhospitalisations au même hôpital), et comparé les taux de réhospitalisation au même hôpital seulement avec les taux de réhospitalisation réels. Résultats : Le pourcentage des réhospitalisations à l’institution ayant donné le congé jouait entre 39 % et 89 % (moyenne 73 %) et entre 37 % et 86 % (moyenne 70 %) pour des réhospitalisations après 30 et 90 jours, respectivement. En utilisant seulement les réhospitalisations au même hôpital pour classer les hôpitaux par taux de réhospitalisation, seulement 56 % des hôpitaux pour les réhospitalisations après 30 jours et 50 % pour les réhospitalisations après 90 jours étaient classés dans le même quartile que celui des taux réels de réhospitalisation. Conclusions : Ces résultats soulignent l’importance de mesurer les réhospitalisations psychiatriques au niveau du système, particulièrement pour les hôpitaux dont les volumes de congés sont plus faibles. De même, la probabilité élevée que de multiples hôpitaux participent aux soins en milieu hospitalier de gens qui nécessitent une réhospitalisation demande un examen au niveau clinique et politique.

Keywords: measurement bias; mental health systems; psychiatric readmission.

Publication types

  • Research Support, Non-U.S. Gov't

MeSH terms

  • Adult
  • Hospitals, Psychiatric / statistics & numerical data*
  • Humans
  • Mental Health Services / standards
  • Mental Health Services / statistics & numerical data*
  • Ontario
  • Patient Discharge / statistics & numerical data*
  • Patient Readmission / statistics & numerical data*
  • Registries / statistics & numerical data*
  • Time Factors