Validation of a Prediction Model Used at Kaiser Permanente Northwest in Collaboration With Operations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The LACE risk score is used by Kaiser Permanente Northwest (KPNW) to identify patients at high risk for hospital readmission or mortality. LACE triggers the delivery of Transitions of Care interventions to reduce unnecessary readmissions. However, LACE was put into practice before it was validated for Kaiser Permanente hospitals. This study validated the LACE model in the KPNW patient population using routine electronic medical record data (not research data from the virtual data warehouse) to evaluate the accuracy and applicability of the predictions. The validation was only possible through collaboration with KPNW operations. Methods: This is a retrospective study of adult patients hospitalized from August 2014 to July 2015 at Sunnyside Medical Center (KSMC) at KPNW. Only the initial admission was included. The study outcome was readmission to the hospital or death within 30 days of discharge. The C-statistic was compared to the published value (Van Walraven et al, 2010). We assessed calibration (accuracy) graphically before and after we updated the LACE model with the KSMC-specific intercept. Results: Of the 9,699 patients, 10.8% experienced the outcome. The C-statistic for KPNW (0.728) was slightly higher than the published value from Ontario hospitals (0.7114). The published LACE score was well calibrated with the KPNW population (observed vs predicted risks for the low/mid/high-risk groups were 0.042/0.102/0.256 vs 0.053/0.112/0.234, respectively). The updated LACE model with the KSMC-specific intercept (ie, probability in the lowest-risk patients) resulted in slightly better calibration (predicted risks for the low/mid/high-risk groups were 0.043/0.106/0.247). To target high-risk patients for Transitions of Care interventions, KPNW applies a cut-off of 11 or more LACE points, which resulted in a positive predictive value of 25.6%. Conclusion: The LACE score validated successfully at KPNW’s KSMC, with only a slight underestimate of risk in high-risk patients. Updating LACE improved the predicted risk modestly (1.3%) for high-risk patients. Kaiser Permanente operations will continue to collaborate with colleagues in research to evaluate the LACE+ index and other predictors of readmission and mortality.
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 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 | 0,023 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».