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Enregistrement W2579378316 · doi:10.1164/rccm.201605-0953le

Validation of Administrative Definitions of Invasive Mechanical Ventilation across 30 Intensive Care Units

2016· article· en· W2579378316 sur OpenAlexaboutno aff
Meeta Prasad Kerlin, Gary E. Weissman, Katherine A. Wonneberger, Saida Kent, Vanessa Madden, Scott D. Halpern

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineIntensive careMechanical ventilationIntensive care medicineIntensive care unitMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many insights into the etiology and outcomes of respiratory failure have been gleaned from studies using administrative data (1-3).However, the validity of identifying patients receiving invasive mechanical ventilation (IMV) in such datasets is not well established.One widely cited study in support of claims-based IMV definitions was limited to three centers within one Canadian provincial system and included only 46 ventilated patients (4).Another single-center study addressed only the positive predictive value of administrative definitions (5).We sought to assess a more complete array of operating characteristics for several administrative definitions of IMV and to characterize the patients best identified by these definitions among a larger and more diverse sample. MethodsWe evaluated two populations: (1) 500 randomly selected patients admitted in 2013 to 9 intensive care units (ICUs) within three hospitals affiliated with the University of Pennsylvania Health System (UPHS), and (2) all patients admitted from 2008 through 2013 to 21 ICUs in 21 hospitals in the Kaiser Permanente Northern California (KPNC) integrated healthcare delivery system.Organizationally independent medical, surgical, general, and subspecialty ICUs were selected from the UPHS hospitals, including one quaternary care center, one tertiary care center, and one community hospital with academic affiliation in urban Philadelphia.KPNC hospitals included a mix of community and academically affiliated ICUs, with local and regional organizational structures and diverse patient case mixes.For UPHS patients, we obtained data on use and duration of IMV by hand review of medical charts and hand calculated the Simplified Acute Physiology Score 3 (SAPS3) retrospectively.For KPNC patients, we obtained data on use and duration of IMV on the basis of validated electronic medical record algorithms (6).Electronic SAPS3 scores were calculated retrospectively (7).For all patients, we obtained International Classification of Diseases, Ninth Revision (ICD-9) procedure codes for IMV (96.7x) and endotracheal intubation (96.0x); diagnosis codes for acute respiratory failure (518.51,518.53, 518.81, and 518.84); and Medicare Severity Diagnosis-Related Groups (MS-DRG) codes including intubation, IMV, or tracheostomy (207, 208, 870, 927, 933, 003, and 004) from discharge records.We estimated the operating characteristics for each category of codes individually and in combinations.We compared age, sex, ICU length of stay, duration of IMV, SAPS3, medical or surgical status, and in-hospital mortality among patients correctly identified as mechanically ventilated (true positives) versus those incorrectly identified as not ventilated (false negatives) using chi-square, Wilcoxon rank-sum, and t tests as appropriate.All statistical analyses were performed using Stata 14.1 (StataCorp, College Station, TX). Results

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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