Comparison of Risk Adjustment Methods in Patients with Liver Disease Using Electronic Medical Record
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectiveRisk adjustment methods are widely used to compare quality of care or predict health outcome, but the optimal approach is unclear for liver disease. This study is to compare the performance of common risk adjustment methods for predicting in-hospital mortality in patients with liver disease using Electronic Medical Record (EMR).
 ApproachThe EMR data was derived from Beijing YouAn Hospital between 2010 and 2015. 85,526 EMRs were included. Previously developed and validated automated EMR case definitions were applied to define the conditions including primary liver cancer, cirrhosis and other conditions included in Charlson, Elixhauser comorbidity algorithms, Child-Turcotte-Pugh (CTP) score and Model for End-Stage Liver Disease (MELD). Logistic regression was conducted and C-statistic was obtained to compare the performance of the different methods for predicting in-hospital mortality. To eliminate the effect of the model complexity on model performance, we compared Akaike Information Criterion (AIC) of different methods (smaller AIC is better).
 ResultIn total, we included three liver diseases cohort: 7,178 Primary Liver Cancer (PLC) patients, 11,121 cirrhosis patients and 7,298 cirrhosis without PLC patient. For PLC cohort, C-statistics of these compared indexes ranged from 0.72 to 0.84; AIC was between 4312.3 and 5048.4. For cirrhosis cohort, C-statistics of these compared indexes ranged from 0.73 to 0.83; AIC was between 4952.1 and 5788.2. For cirrhosis without PLC cohort, C-statistics ranged from 0.73 to 0.84; AIC was between 2608.3 and 3240.5. It was consistent across the three cohorts that MELD + sodium (MELD_Na) score (a variant of MELD score) had the highest C-statistic and lowest AIC; CTP had the lowest C-statistic and highest AIC. Integrating Charlson Comorbidity to MELD_Na, C-statistic improved to 0.86 and AIC reduced.
 ConclusionAmong the compared risk adjustment methods, MELD_Na performed best for predicting in-hospital mortality among patients with PLC or cirrhosis using Chinese EMRs. Adding clinical information to comorbidity algorithms improved the performance of the model.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».