Value of Information of a clinical prediction rule: Informing the efficient use of healthcare and health research resources
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to estimate the potential cost-effectiveness and expected value of perfect information of a recently derived clinical prediction rule for patients presenting to emergency departments with chest discomfort. METHODS: A decision analytic model was constructed to compare the Early Disposition Prediction Rule (EDPR) with the current standard of care. Results were used to calculate the potential cost-effectiveness of the EDPR, as well as the Value of Information in conducting further research. Study subjects were adults presenting with chest discomfort to two urban emergency departments in Vancouver, British Columbia, Canada. The clinical prediction rule identifies patients who are eligible for early discharge within 3 hours of presentation to the emergency department. The outcome measure used was inappropriate emergency department discharge of patients with acute coronary syndrome (ACS). RESULTS: The incremental cost-effectiveness ratio of the EDPR in comparison to usual care was (negative) $2,999 per inappropriate ACS discharge prevented, indicating a potential cost-savings in introducing the intervention. The expected value of perfect information was $16.3 million in the first year of implementation, suggesting a high benefit from conducting further research to validate the decision rule. CONCLUSIONS: The EDPR is likely to be cost-effective; however, given the high degree of uncertainty in the estimates of costs and patient outcomes, further research is required to inform the decision to implement the intervention. The potential health and monetary benefits of this clinical prediction rule outweigh the costs of doing further research.
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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 | 0,052 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».