Ranking Hospitals According to Acute Myocardial Infarction Mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this population-based observational cohort study was to estimate the extent to which the inclusion/exclusion of transferred patients with acute myocardial infarction (AMI) impacts on hospital performance rankings. SUBJECTS: The authors studied 91,633 adult patients admitted to 116 acute care hospitals in Quebec, Canada, with a primary diagnosis of AMI between 1992 and 1999. MAIN OUTCOME MEASURE: Hospital performance ranks, based on 30-day AMI mortality rates, were estimated with hierarchical models and compared using 3 different methods for handling transferred patients (exclude all transfers; include transfers and assign outcome to the referring hospital; include transfers and assign outcome to the receiving hospital). The explanatory variable of interest was the hospital to which the patient's outcome was attributed. RESULTS: Using the 3 methods, 4 hospitals were ranked "best performers" once, and 1 hospital ranked among the best in 2 of the 3 analyses performed. Nine hospitals were ranked "worst performers" at least once (4 of which ranked among the "worst" once only, 2 ranked among the "worst" twice, and 3 were consistently ranked "worst performers" in all analyses). There was significant variation in mortality rates among hospitals, and the difference in the rates between the highest and lowest ranking hospitals exceeded the clinically relevant benchmark of 1%. CONCLUSIONS: Performance evaluation studies that compare hospital mortality rates typically exclude transferred patients. However, methods used to deal with AMI patient transfers influenced hospital ranks when comparing 30-day mortality rates. Excluding transfers may lead to an inaccurate depiction of the quality of healthcare services in regionalized healthcare systems that call for the timely interhospital transfer of patients with AMI.
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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 ».