Measurement properties of comorbidity indices in maternal health research: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal critical illness occurs in 1.2 to 4.7 of every 1000 live births in the United States and approximately 1 in 100 women who become critically ill will die. Patient characteristics and comorbid conditions are commonly summarized as an index or score for the purpose of predicting the likelihood of dying; however, most such indices have arisen from non-pregnant patient populations. We sought to systematically review comorbidity indices used in health administrative datasets of pregnant women, in order to critically appraise their measurement properties and recommend optimal tools for clinicians and maternal health researchers. METHODS: We conducted a systematic search of MEDLINE and EMBASE to identify studies published from 1946 and 1947, respectively, to May 2017 that describe predictive validity of comorbidity indices using health administrative datasets in the field of maternal health research. We applied a methodological PubMed search filter to identify all studies of measurement properties for each index. RESULTS: Our initial search retrieved 8944 citations. The full text of 61 articles were identified and assessed for final eligibility. Finally, two eligible articles, describing three comorbidity indices appropriate for health administrative data remained: The Maternal comorbidity index, the Charlson comorbidity index and the Elixhauser Comorbidity Index. These studies of identified indices had a low risk of bias. The lack of an established consensus-building methodology in generating each index resulted in marginal sensibility for all indices. Only the Maternal Comorbidity Index was derived and validated specifically from a cohort of pregnant and postpartum women, using an administrative dataset, and had an associated c-statistic of 0.675 (95% Confidence Interval 0.647-0.666) in predicting mortality. CONCLUSIONS: Only the Maternal Comorbidity Index directly evaluated measurement properties relevant to pregnant women in health administrative datasets; however, it has only modest predictive ability for mortality among development and validation studies. Further research to investigate the feasibility of applying this index in clinical research, and its reliability across a variety of health administrative datasets would be incrementally helpful. Evolution of this and other tools for risk prediction and risk adjustment in pregnant and post-partum patients is an important area for ongoing study.
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 | 0,026 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».