84. Evaluation of the NHSN Standardized Infection Ratio (SIR) Risk Adjustment for HO-CDI in Oncology and ICU Patients in General Acute Care Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The NHSN healthcare-facility onset Clostridioides difficile infection (CDI) standardized infection ratio (SIR) is used to compare hospital quality and set hospital reimbursement but inadequate risk adjustment could penalize hospitals unnecessarily. We hypothesized that general hospitals with large oncology and/or ICU populations were not fully adjusted in the 2015 NHSN acute care hospital CDI Laboratory-Identified (LabID) event prediction model and SIRs would be affected. Methods We validated a negative binomial regression HO-CDI event prediction model identical to the 2015 published model and used FY2016 data from eight general hospitals in California to test our hypothesis. We compared HO-CDI events and SIR values, with and without oncology/hematopoietic stem cell transplant or ICU unit events, patient-days, admissions, bed counts, and adjustment parameters included. Results Seven major teaching and one nonteaching general acute care hospitals were included (see Table). Eight had oncology/hematopoietic stem cell transplant units; seven had ≥43 ICU beds (median: 134; interquartile range [IQR]: 84–161). The median facility unmodified FacWideIn SIR was 1.23 [IQR: 1.15, 1.29]. Removal of oncology unit data resulted in a 15% median facility decrease in HO-CDI events (IQR: 14%, 21%) and −8% median facility decrease in SIR (IQR: −2%, −14%). Removal of ICU unit data resulted in a 22% median facility decrease in HO-CDI events (IQR: 16%, 26%) and 97% median facility increase in SIR at each facility (IQR: 78%, 105%). Conclusion The ICU bed adjustment in the 2015 NHSN SIR is a powerful correction that fully adjusted for ICU HO-CDI events at all hospitals in the study. However, the lack of risk adjustment for oncology/hematopoietic stem cell transplant unit HO-CDI events suggests that the current model unfairly penalizes general acute facilities, many of which also provide specialized oncologic care. Thus, the model needs to be re-adjusted to account for this important specialty care population in general acute care facilities. Disclosures All Authors: No reported Disclosures.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».