Assessing the effect of estimation error on risk-adjusted CUSUM chart performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk-adjusted control charts have become popular for monitoring processes that involve the management and treatment of patients in hospitals or other healthcare institutions. However, to date, the effect of estimation error on risk-adjusted control charts has not been studied. METHODS: We studied the effect of estimation error on risk-adjusted binary cumulative sum (CUSUM) performance using actual and simulated data on patients undergoing coronary artery bypass surgery and assessed for mortality up to 30 days post-surgery. The effect of estimation error was indicated by the variability of the 'true' average run lengths (ARLs) obtained using repeated sampling of the observed data under various realistic scenarios. RESULTS: Results showed that estimation error can have a substantial effect on risk-adjusted CUSUM chart performance in terms of variation of true ARLs. Moreover, the performance was highly dependent on the number of events used to derive the control chart parameters and the specified ARL for an in-control process (ARL(0)). However, the results suggest that it is the uncertainty in the overall adverse event rate that is the main component of estimation error. CONCLUSIONS: When designing a control chart, the effect of estimation error could be taken into account by generating a number of bootstrap samples of the available Phase I data and then determining the control limit needed to obtain an ARL(0) of a pre-specified level 95% of the time. If limited Phase I data are available, it may be advisable to continue to update model parameters even after prospective patient monitoring is implemented.
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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 | 0,047 | 0,187 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».