The Missing Dead: The Problem of Case Ascertainment in the Assessment of Trauma Center Performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: If there are systematic differences in the types of patients captured in registries, then differences in outcomes in centers might be related not to differences in the practice of care, but differences in registry inclusion criteria. We set out to evaluate the effect of variable case ascertainment of dead on arrivals on external benchmarking of risk-adjusted mortality using a form of sensitivity analysis. METHODS: We used data from the National Trauma Data Bank to look for indirect evidence of systematic differences in case ascertainment. We evaluated whether there was any relationship between fewer than expected early (< or = 24 hours) deaths and overall risk-adjusted mortality. Fewer than expected early deaths were estimated through the W statistic and through an adjusted ratio of early to late (E/L) deaths. E/L ratios were assessed due to the potential correlation between performance and absolute number of early deaths as assessed by the W statistic. RESULTS: We estimate that as many as 47% of all deaths might be missing due to problems with case ascertainment. Centers with unexpectedly few early deaths (W statistic) were consistently high performing centers with a lower than expected overall mortality. More importantly, there was no relationship between the E/L death ratio and overall risk-adjusted mortality. CONCLUSIONS: Variable case ascertainment of dead on arrivals does not affect the ability to assess performance. Given that our approach has several assumptions, it is critically important that external validation of trauma registries be performed. If centers are to be judged through the quality of their data, then it is incumbent to first assure that data quality meets expectations.
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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 | 0,522 | 0,805 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».