A Dashboard Prototype for Tracking the Impact of Diabetes on Hospital Readmissions Using a National Administrative Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past several decades, diabetes mellitus has contributed to a significant disease burden in the general population. Evidence suggests that patients with a coexisting diabetes diagnosis consume more hospital resources, and have higher readmission rates compared to those who do not. Against the backdrop of bundled-payment programs, healthcare systems cannot underestimate the importance of monitoring patient health information at the population level. METHODS: Using the data from the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) administrative claims database, we created a dashboard prototype to enable hospitals to examine the impact of diabetes on their all-cause readmission rates and financial implications if diabetes was present at the index hospitalization. The technical design involved loading the relevant 10th revision of International Classification of Diseases (ICD-10) codes provided by the medical team and flagging diabetes patients at the claim. These patients were then tagged for readmissions within the same database. The odds ratios were determined based on data from two groups: those with diabetes at index hospitalization which include type 1 only, type 2 only, and type 1 and type 2 diabetes, plus those without diabetes at index hospitalization. RESULTS: The dashboard presents summary data of diabetes readmissions quality metrics at a national level. Users can visualize summary data of each state and compare odds ratios for readmissions as well as raw hospitalization data at their facility. Dashboard users can also view data classified by a diagnosis-related group (DRG) system. In addition to a "national" data view, for users who inquire about data specific to demographic regions, the DRG view can be further stratified at the state level or county level. At the DRG level, users can view data about the cost per readmissions for all index hospitalization with and without diabetes. CONCLUSIONS: The dashboard prototype offers users a virtual interface which displays visual data for quick interpretation, monitors changes at a population level, and enables administrators to benchmark facility data against local and national trends. This is an important step in using data analytics to drive population level decision making to ultimately improve medical systems.
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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».