Predicting in-hospital mortality in patients with cirrhosis: Results differ across risk adjustment methods #
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Risk-adjusted health outcomes are often used to measure the quality of hospital care, yet the optimal approach in patients with liver disease is unclear. We sought to determine whether assessments of illness severity, defined as risk for in-hospital mortality, vary across methods in patients with cirrhosis. We identified 258,731 patients with cirrhosis hospitalized in the Nationwide Inpatient Sample between 2002 and 2005. The performance of four common risk adjustment methods (the Charlson/Deyo and Elixhauser comorbidity algorithms, Disease Staging, and All Patient Refined Diagnosis Related Groups [APR-DRGs]) for predicting in-hospital mortality was determined using the c-statistic. Subgroup analyses were conducted according to a primary versus secondary diagnosis of cirrhosis and in homogeneous patient subgroups (hepatic encephalopathy, hepatocellular carcinoma, congestive heart failure, pneumonia, hip fracture, and cholelithiasis). Patients were also ranked according to the probability of death as predicted by each method, and rankings were compared across methods. Predicted mortality according to the risk adjustment methods agreed for only 55%-67% of patients. Similarly, performance of the methods for predicting in-hospital mortality varied significantly. Overall, the c-statistics (95% confidence interval) for the Charlson/Deyo and Elixhauser algorithms, Disease Staging, and APR-DRGs were 0.683 (0.680-0.687), 0.749 (0.746-0.752), 0.832 (0.829-0.834), and 0.875 (0.873-0.878), respectively. Results were robust across diagnostic subgroups, but performance was lower in patients with a primary versus secondary diagnosis of cirrhosis. CONCLUSION: Mortality analyses in patients with cirrhosis require sensitivity to the method of risk adjustment. Because different methods often produce divergent severity rankings, analyses of provider-specific outcomes may be biased depending on the method used.
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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 ».