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Enregistrement W2761761555 · doi:10.1371/journal.pone.0185022

Benefit of early discharge among patients with low-risk pulmonary embolism

2017· article· en· W2761761555 sur OpenAlexaff
Li Wang, Onur Baser, Philip S. Wells, W. Frank Peacock, Craig I Coleman, Gregory J. Fermann, Jeff Schein, Concetta Crivera

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBayer HealthCareAlereDaiichi Sankyo EuropePatient-Centered Outcomes Research InstituteJanssen Scientific AffairsPfizer
Mots-clésMedicinePulmonary embolismInternal medicinePropensity score matchingPopulationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical guidelines recommend early discharge of patients with low-risk pulmonary embolism (LRPE). This study measured the overall impact of early discharge of LRPE patients on clinical outcomes and costs in the Veterans Health Administration population. Adult patients with ≥1 inpatient diagnosis for pulmonary embolism (PE) (index date) between 10/2011-06/2015, continuous enrollment for ≥12 months pre- and 3 months post-index date were included. PE risk stratification was performed using the simplified Pulmonary Embolism Stratification Index. Propensity score matching (PSM) was used to compare 90-day adverse PE events (APEs) [recurrent venous thromboembolism, major bleed and death], hospital-acquired complications (HACs), healthcare utilization, and costs among short (≤2 days) versus long length of stay (LOS). Net clinical benefit was defined as 1 minus the combined rate of APE and HAC. Among 6,746 PE patients, 95.4% were men, 22.0% were African American, and 1,918 had LRPE. Among LRPE patients, only 688 had a short LOS. After 1:1 PSM, there were no differences in APE, but short LOS had fewer HAC (1.5% vs 13.3%, 95% CI: 3.77-19.94) and bacterial pneumonias (5.9% vs 11.7%, 95% CI: 1.24-3.23), resulting in better net clinical benefit (86.9% vs 78.3%, 95% CI: 0.84-0.96). Among long LOS patients, HACs (52) exceeded APEs (14 recurrent DVT, 5 bleeds). Short LOS incurred lower inpatient ($2,164 vs $5,100, 95% CI: $646.8-$5225.0) and total costs ($9,056 vs $12,544, 95% CI: $636.6-$6337.7). LRPE patients with short LOS had better net clinical outcomes at lower costs than matched LRPE patients with long LOS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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