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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».