LACE+ index: extension of a validated index to predict early death or urgent readmission after hospital discharge using administrative data.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Death or urgent readmission after hospital discharge is a common adverse event that can be used to compare outcomes of care between institutions. To accurately adjust for risk and to allow for interhospital comparisons of readmission rates, we used administrative data to derive and internally validate an extension of the LACE index, a previously validated index for 30-day death or urgent readmission. METHODS: We randomly selected 500 000 medical and surgical patients discharged to the community from any Ontario hospital between 1 April 2003 and 31 March 2009. We derived a logistic regression model on 250 000 randomly selected patients from this group and modified the final model into an index scoring system, the LACE+ index. We internally validated the LACE+ index using data from the remaining 250 000 patients and compared its performance with that of the original LACE index. RESULTS: Within 30 days of discharge to the community, 33 825 (6.8%) of the patients had died or had been urgently readmitted. In addition to the variables included in the LACE index (length of stay in hospital [L], acuity of admission [A], comorbidity [C] and emergency department utilization in the 6 months before admission [E]), the LACE+ index incorporated patient age and sex, teaching status of the discharge hospital, acute diagnoses and procedures performed during the index admission, number of days on alternative level of care during the index admission, and number of elective and urgent admissions to hospital in the year before the index admission. The LACE+ index was highly discriminative (C statistic 0.771, 95% confidence interval 0.767-0.775), was well calibrated across most of its range of scores and had a model performance that exceeded that of the LACE index. INTERPRETATION: The LACE+ index can be used to predict the risk of postdischarge death or urgent readmission on the basis of administrative data for the Ontario population. Its performance exceeds that of the LACE index, and it allows analysts to accurately estimate the risk of important postdischarge outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».