Observation management of pulmonary embolism and agreement with claims-based and clinical risk stratification criteria in United States patients: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines suggest observation stays are appropriate for pulmonary embolism (PE) patients at low-risk for early mortality. We sought to assess agreement between United States (US) observation management of PE and claims-based and clinical risk stratification criteria. METHODS: Using US Premier data from 11/2012 to 3/2015, we identified adult observation stay patients with a primary diagnosis of PE, ≥1 PE diagnostic test claim and evidence of PE treatment. The proportion of patients at high-risk was assessed using the In-hospital Mortality for PulmonAry embolism using Claims daTa (IMPACT) equation and high-risk characteristics (age > 80 years, heart failure, chronic lung disease, renal or liver disease, high-risk for bleeding, cancer or need for thrombolysis/embolectomy). RESULTS: We identified 1633 PE patients managed through an observation stay. Despite their observation status, IMPACT classified 46.4% as high-risk for early mortality and 33.3% had ≥1 high-risk characteristic. Co-morbid heart failure, renal or liver disease, high-risk for major bleeding, cancer and hemodynamic instability were low (each <4.5%), but 7.8% were >80 years-of-age and 19.4% had chronic lung disease. CONCLUSION: Many PE patients selected for management in observation stay units appeared to have clinical characteristics suggestive of higher-risk for mortality based upon published claims-based and clinical risk stratification criteria.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».