Development and Validation of Models to Predict Hospital Admission for Emergency Department Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Boarding, or patients waiting to be admitted to hospital, has been shown as a significant contributing factor at overcrowding in emergency departments (ED). Predicting hospital admission at triage has been proposed as having the potential to help alleviate ED overcrowding. The objective of this paper is to develop and validate a model to predict hospital admission at triage to help alleviate ED overcrowding. Methods: Administrative records between April 1, 2010 and November 31, 2010 in an adult ED were used to derive and validate two prediction models, one based on Coxian phase type distribution (the PH model), the other based on logistic regression. Separate data sets were used for model development (data between April 1, 2010 and July 31, 2010) and validation (data between August 1, 2010 and November 31, 2010). Results: There were a total of 14,542 ED visits and 2,602 (17.89%) hospital admissions in the derivation cohort. In both models, acuity levels, model of arrival, and main reason of the visit are strong predictors of hospital admission; number of patients at the ED, as well as gender, are also predictors, albeit with ORs closer to 1. Patient age and timing of visits are not strong predictors. The PH model has an AUC of 0.89 compared with AUC of 0.83 for logistic regression model; with a cut- off value of 0.50, the PH model correctly predicted 86.3% of visits, compared to 84.4% for the logistic regression model. Results of the validation cohort were similar: the PH model has an AUC of 0.88, compared to AUC of 0.83 for the logistic model. Conclusions: PH and logistic models can be used to provide reasonably accurate prediction of hospital admission for ED patients, with the PH model offering more accurate predictions
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».