Evaluating the Performance of Trauma Centers: Hierarchical Modeling Should be Used
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comparing trauma centers in terms of patient survival is a key element of performance evaluation. The current standard in trauma center profiling is based on Ordinary Logistic Regression (OLR). However, OLR does not take account of the hierarchical structure of trauma systems. Hierarchical Logistic Regression (HLR) accounts for the clustering of patients within hospitals and is therefore more theoretically appropriate. The objective of this study was to evaluate whether HLR generates different profiling results than OLR. METHODS: The study was based on the Quebec Trauma Registry with mandatory participation of all 59 designated trauma centers in the province of Quebec, uniform inclusion criteria, and standardized data collection methods. Trauma profiling was based on adjusted odds ratios, which represent the odds that a patient will die in a specific hospital compared with an "average" hospital. Risk adjustment was performed with the Trauma Risk Adjustment Model score. Hospitals were ranked according to odds ratio, and outliers were identified by comparing each hospital with all other hospitals. Hospital ranks and statistical outliers generated by OLR and HLR were compared. RESULTS: The study population comprised 83,504 patients including 4,731 hospital deaths (5.7%). OLR identified 11 hospitals as statistical outliers whereas HLR flagged only four of these hospitals as outliers. In addition, 54 of 59 hospitals changed ranks and 24 hospitals changed by more than five ranks when HLR replaced OLR. CONCLUSIONS: This study shows that replacing OLR with HLR has an important impact on the results of hospital profiling. Along with the many theoretical advantages of HLR, these results support the adoption of hierarchical modeling as the standard method for trauma center profiling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».