Monitoring binary outcomes using risk‐adjusted charts: a comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring binary outcomes when evaluating health care performance has recently become common. Classical statistical methodologies such as cumulative sum (CUSUM) charts have been refined and used for this purpose. For instance, the risk-adjusted CUSUM chart (RA-CUSUM) for monitoring binary outcomes was proposed for monitoring 30-day mortality following cardiac surgery. The RA-CUSUM inherits optimality properties of the original CUSUM charts in the sense of signaling early when there is change. However, although the RA-CUSUM is a powerful monitoring tool, it will always eventually signal a change with probability 1 even when there is no real change. In other words, the probability of a type I error for the RA-CUSUM is 1. It also turns out that, because of the skewed distribution of the run lengths of the RA-CUSUM, the median is often well below the mean, and as a consequence more than half of all its false alarms occur before the designed average run length. In addition, when the change to be detected occurs at a later time in the series of observations being monitored, the rate of false alarms increases, and the RA-CUSUM may not be appropriate. Therefore, if the price of false alarms is high, it is preferable to use methods that control the rate of false alarms. In this paper, we propose alternative sequential curtailed and risk-adjusted charts that control the type I error rate in the context of monitoring 30-day mortality following cardiac surgery. We explore the merits of each of these methodologies in terms of average run lengths as well as in terms of type I error probabilities, and we compare them to the RA-CUSUM chart. We illustrate the methodologies by using data on monitoring performance of seven surgeons from a medical center.
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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 | 0,039 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».