The Procedural Index for Mortality Risk (PIMR): an index calculated using administrative data to quantify the independent influence of procedures on risk of hospital death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgeries and other procedures can influence the risk of death in hospital. All published scales that predict post-operative death risk require clinical data and cannot be measured using administrative data alone. This study derived and internally validated an index that can be calculated using administrative data to quantify the independent risk of hospital death after a procedure. METHODS: For all patients admitted to a single academic centre between 2004 and 2009, we estimated the risk of all-cause death using the Kaiser Permanente Inpatient Risk Adjustment Methodology (KP-IRAM). We determined whether each patient underwent one of 503 commonly performed therapeutic procedures using Canadian Classification of Interventions codes and whether each procedure was emergent or elective. Multivariate logistic regression modeling was used to measure the association of each procedure-urgency combination with death in hospital independent of the KP-IRAM risk of death. The final model was modified into a scoring system to quantify the independent influence each procedure had on the risk of death in hospital. RESULTS: 275 460 hospitalizations were included (137,730 derivation, 137,730 validation). In the derivation group, the median expected risk of death was 0.1% (IQR 0.01%-1.4%) with 4013 (2.9%) dying during the hospitalization. 56 distinct procedure-urgency combinations entered our final model resulting in a Procedural Index for Mortality Rating (PIMR) score values ranging from -7 to +11. In the validation group, the PIMR score significantly predicted the risk of death by itself (c-statistic 67.3%, 95% CI 66.6-68.0%) and when added to the KP-IRAM model (c-index improved significantly from 0.929 to 0.938). CONCLUSIONS: We derived and internally validated an index that uses administrative data to quantify the independent association of a broad range of therapeutic procedures with risk of death in hospital. This scale will improve risk adjustment when administrative data are used for analyses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».