The Utility of ICU Readmission as a Quality Indicator and the Effect of Selection*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Intensive care readmission rates are used to signal quality, yet it is unclear whether they represent poor quality in the transition of care from the ICU to the ward, patient factors, or differences in survival of the initial admission. This study aims to measure the selection effect of surviving the initial ICU admission on readmission rates. DESIGN: Retrospective cohort study of adult patients admitted to ICUs participating in the Case Mix Program database from the Intensive Care National Audit Research Centre. SETTINGS: The study includes 262 ICUs in the United Kingdom. PATIENTS: The study includes 682,975 patients admitted to ICUs between 2010 and 2014. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The study includes 682,975 patients admitted to ICUs in the United Kingdom. There were 591,710 patients discharged alive, of which 9,093 (1.53%) were readmitted within the first 2 days of ICU discharge. Post-ICU admission hospital mortality and ICU readmission were poorly correlated (r = 0.130). The addition of a selection model resulted in a weaker correlation (r = 0.082). CONCLUSIONS: ICU readmission performed poorly as a performance metric. The selection process by which only patients who survive their index admission are eligible for readmission has a significant effect on ICU readmission rankings, particularly the higher ranked ICUs. Failure to consider this selection bias gives misleading signals about ICU performance and leads to faulty design of incentive schemes.
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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 | 0,062 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».