Determinants of venous thromboembolic event rates after hip arthroplasty -international comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background International comparisons of indicators of healthcare performance, quality and safety provide an important opportunity to explore reasons for their variations in order to find ways to improve both the indicators and the quality of care. We aimed to compare rates of hospital adverse events internationally and to investigate possible clinical and health system determinants of their variations. Methods We used hospital discharge diagnoses to measure rates of symptomatic venous thromboembolic events (VTE) in patients hospitalized for hip arthroplasty in Canada, France, New-Zealand, Switzerland and the USA. We used these coded diagnoses to measure VTE rates using an existing algorithm (AHRQ Patient Safety Indicator 12). We examined associations between VTE and gender, age, length of stay (LOS), number of discharge diagnoses recorded (Ndiag), and performance of ultrasonography before discharge (US). Results VTE rates were 0.84% in Canada, 1.41% in France, 0.84% in New-Zealand, 0.37% in Switzerland, 0.66% in the USA. Age, gender, LOS, Ndiag and US could have influenced VTE rates. For instance, France, where the highest VTE rate was observed, was also the only country with routine reported use of US before discharge (>17% vs <1% in other countries), which was even more frequent in private hospitals. The mean value of Ndiag was close to 7 in the USA, and varied between 2 and 3 in the other countries. Conclusions VTE rates varied across countries. These differences could be linked to differences in coding practices, as well as differences in clinical and health systems determinants (e.g., higher systematic US assessment in France and probable increased number of asymptomatic VTE coded). The interpretation of differences in international comparisons of healthcare associated VTE rates should be cautious; possible determinants of these differences should be considered. Key messages Understanding and reducing heterogeneity in international comparisons of adverse events of healthcare is crucial Caution is needed when interpreting international comparisons of adverse events of healthcare
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».