Increasing Reliability of APACHE II Scores in a Medical-Surgical Intensive Care Unit: A Quality Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given their clinical, research, and administrative purposes, scores on the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II should be reliable, whether calculated by health care personnel or a clinical information system. OBJECTIVE: To determine reliability of APACHE II scores calculated by a clinical information system and by health care personnel before and after a multifaceted quality improvement intervention. METHODS: APACHE II scores of 37 consecutive patients admitted to a closed, 15-bed, university-affiliated intensive care unit were collected by a research coordinator, a database clerk, and a clinical information system. After a quality improvement intervention focused on health care personnel and the clinical information system, the same methods were used to collect data on 32 consecutive patients. The research coordinator and the clerk did not know each other's scores or the information system's score. The data analyst did not know the source of the scores until analysis was complete. RESULTS: APACHE II scores obtained by the clerk and the research coordinator were highly reliable (intraclass correlation coefficient, 0.88 before vs 0.80 after intervention; P = .25). No significant changes were detected after the intervention; however, compared with scores of the research coordinator, the overall reliability of APACHE II scores calculated by the clinical information system improved (intraclass correlation coefficient, 0.24 before intervention vs 0.91 after intervention, P < .001). CONCLUSIONS: After completion of a quality improvement intervention, health care personnel and a computerized clinical information system calculated sufficiently reliable APACHE II scores for clinical, research, and administrative purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».