A disease-specific comorbidity index for predicting mortality in patients admitted to hospital with a cardiac condition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comorbidity indexes derived from administrative databases are essential tools of research in global health. We sought to develop and validate a novel cardiac-specific comorbidity index, and to compare its accuracy with the generic Charlson-Deyo and Elixhauser comorbidity indexes. METHODS: We derived the cardiac-specific comorbidity index from consecutive patients who were admitted to hospital at a tertiary-care cardiology hospital in Quebec. We used logistic regression analysis and incorporated age, sex and 22 clinically relevant comorbidities to build the index. We compared the cardiac-specific comorbidity index with refitted Charlson-Deyo and Elixhauser comorbidity indexes using the C-statistic and net reclassification improvement to predict in-hospital death, and the Akaike information criterion to predict length of stay. We validated our findings externally in an independent cohort obtained from a provincial registry of coronary disease in Alberta. RESULTS: = 17 877), the cardiac-specific comorbidity index was similarly better: C-statistic 0.92 (95% CI 0.89-0.94) v. 0.76 (95% CI 0.71-0.81) and 0.82 (95% CI 0.78-0.86), respectively, and also numerically outperformed the Charlson-Deyo and Elixhauser comorbidity indexes for predicting 1-year mortality (C-statistic 0.78 [95% CI 0.76-0.80] v. 0.75 [95% CI 0.73-0.77] and 0.77 [95% CI 0.75-0.79], respectively). Similarly, the cardiac-specific comorbidity index showed better fit for the prediction of length of stay. The net reclassification improvement using the cardiac-specific comorbidity index for the prediction of death was 0.290 compared with the Charlson-Deyo comorbidity index and 0.192 compared with the Elixhauser comorbidity index. INTERPRETATION: The cardiac-specific comorbidity index predicted in-hospital and 1-year death and length of stay in cardiovascular populations better than existing generic models. This novel index may be useful for research of cardiology outcomes performed with large administrative databases.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».