A comparison between the APACHE II and Charlson Index Score for predicting hospital mortality in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk adjustment and mortality prediction in studies of critical care are usually performed using acuity of illness scores, such as Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II), which emphasize physiological derangement. Common risk adjustment systems used in administrative datasets, like the Charlson index, are entirely based on the presence of co-morbid illnesses. The purpose of this study was to compare the discriminative ability of the Charlson index to the APACHE II in predicting hospital mortality in adult multisystem ICU patients. METHODS: This was a population-based cohort design. The study sample consisted of adult (>17 years of age) residents of the Calgary Health Region admitted to a multisystem ICU between April 2002 and March 2004. Clinical data were collected prospectively and linked to hospital outcome data. Multiple regression analyses were used to compare the performance of APACHE II and the Charlson index. RESULTS: The Charlson index was a poor predictor of mortality (C = 0.626). There was minimal difference between a baseline model containing age, sex and acute physiology score (C = 0.74) and models containing either chronic health points (C = 0.76) or Charlson index variations (C = 0.75, 0.76, 0.77). No important improvement in prediction occurred when the Charlson index was added to the full APACHE II model (C = 0.808 to C = 0.813). CONCLUSION: The Charlson index does not perform as well as the APACHE II in predicting hospital mortality in ICU patients. However, when acuity of illness scores are unavailable or are not recorded in a standard way, the Charlson index might be considered as an alternative method of risk adjustment and therefore facilitate comparisons between intensive care units.
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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 | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».