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Enregistrement W2904498131 · doi:10.1093/eurheartj/ehy566.p6544

P6544All you need is LE: utility of an abbreviated LACE score in predicting 30-day outcomes among patients hospitalized for Heart Failure (HF)

2018· article· en· W2904498131 sur OpenAlexaffabout
Harriette G.C. Van Spall, S F Lee, Tauben Averbuch, Urun Erbas Oz, Manish Maingi, Michael Heffernan, Peter R. Mitoff, Michael C. Tjandrawidjaja, Mohammad I. Zia, K Simek, Liane Porepa, Mohamed Panju, Dennis T. Ko, Stuart J. Connolly

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSouthlake Regional Health CenterSt Joseph's Health CentreHalTechInstitute for Clinical Evaluative SciencesWilliam Osler Health SystemPopulation Health Research InstituteTrillium Health CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureInternal medicineCardiologyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Length of stay, Acuity, Comorbidities, and Emergency department (ED) visits (LACE) can predict 30-day clinical outcomes when measured at the point of care (POC) in patients hospitalized for HF. However Comorbidities (C) are difficult to score and most patients likely present with high Acuity (A). Purpose: To determine whether an abbreviated LACE score, based only on Length of stay and number of ED visits in the prior 6 months (LE), can reliably predict 30-day readmission and 30-day composite readmission/death when used at the POC in patients hospitalized for HF. Methods: This is a sub-study of the Patient-Centered Care Transitions in HF (PACT-HF) pragmatic stepped wedge cluster randomized trial, which implemented transitional care services for HF across 10 hospitals in Canada. We included patients hospitalized for HF and discharged alive. We measured LACE and LE at the POC, and obtained 30-day clinical outcomes via linkages to administrative databases. We used log-binomial regression models with either LACE or LE as the predictor and either 30-day all-cause readmission or 30-day composite all-cause readmission/death as the outcome. We assessed risk with risk ratios (RR) and 95% confidence intervals (CI); model discrimination with C-statistic; and model calibration with a Hosmer-Lemeshow test. We adjusted all models for PACT-HF services received, and internally validated the models using bootstrapping.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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