Validity of AHRQ patient safety indicators derived from ICD-10 hospital discharge abstract data (chart review study)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess if the Agency for Healthcare Research and Quality patient safety indictors (PSIs) could be used for case findings in the International Classification of Disease 10th revision (ICD-10) hospital discharge abstract data. DESIGN: We identified and randomly selected 490 patients with a foreign body left during a procedure (PSI 5-foreign body), selected infections (IV site) due to medical care (PSI 7-infection), postoperative pulmonary embolism (PE) or deep vein thrombosis (DVT; PSI 12-PE/DVT), postoperative sepsis (PSI 13-sepsis)and accidental puncture or laceration (PSI 15-laceration) among patients discharged from three adult acute care hospitals in Calgary, Canada in 2007 and 2008. Their charts were reviewed for determining the presence of PSIs and used as the reference standard, positive predictive value (PPV) statistics were calculated to determine the proportion of positives in the administrative data representing 'true positives'. RESULTS: The PPV for PSI 5-foreign body was 62.5% (95% CI 35.4% to 84.8%), PSI 7-infection was 79.1% (67.4% to 88.1%), PSI 12-PE/DVT was 89.5% (66.9% to 98.7%), PSI 13-sepsis was 12.5% (1.6% to 38.4%) and PSI 15-laceration was 86.4% (75.0% to 94.0%) after excluding those who presented to the hospital with the condition. CONCLUSIONS: Several PSIs had high PPV in the ICD administrative data and are thus powerful tools for true positive case finding. The tools could be used to identify potential cases from the large volume of admissions for verification through chart reviews. In contrast, their sensitivity has not been well characterised and users of PSIs should be cautious if using them for 'quality of care reporting' presenting the rate of PSIs because under-coded data would generate falsely low PSI rates.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 découle