How valid are utilization review tools in assessing appropriate use of acute care beds?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite their widespread acceptance, utilization review tools, which were designed to assess the appropriateness of care in acute care hospitals, have not been well validated in Canada. The aim of this study was to assess the validity of 3 such tools--ISD (Intensity of service, Severity of illness, Discharge screens), AEP (Appropriateness Evaluation Protocol) and MCAP (Managed Care Appropriateness Protocol)--as determined by their agreement with the clinical judgement of a panel of experts. METHODS: The cases of 75 patients admitted to an acute cardiology service were reviewed retrospectively. The criteria of each utilization review tool were applied by trained reviewers to each day the patients spent in hospital. An abstract of each case prepared in a day-by-day format was evaluated independently by 3 cardiologists, using clinical judgement to decide the appropriateness of each day spent in hospital. RESULTS: The panel considered 92% of the admissions and 67% of the subsequent hospital days to be appropriate. The ISD underestimated the appropriateness rates of admission and subsequent days; the AEP and MCAP overestimated the appropriateness rate of subsequent days in hospital. The kappa statistic of overall agreement between tool and panel was 0.45 for ISD, 0.24 for MCAP and 0.25 for AEP, indicating poor to fair validity of the tools. INTERPRETATION: Published validation studies had average kappa values of 0.32-0.44 (i.e., poor to fair) for admission days and for subsequent days in hospital for the 3 tools. The tools have only a low level of validity when compared with a panel of experts, which raises serious doubts about their usefulness for utilization review.
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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 | 0,287 | 0,588 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».