Estimating the Net Benefit of Improvements in Hospital Performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to be able to estimate the anticipated net population benefit if the performance of hospitals is improved to specific standards. OBJECTIVE: The objective of this study was to show how G-computation can be used with random effects logistic regression models to estimate the absolute reduction in the number of adverse events if the performance of some hospitals within a region was improved to meet specific standards. RESEARCH DESIGN: A retrospective cohort study using health care administrative data. SUBJECTS: Patients hospitalized with acute myocardial infarction in the province of Ontario in 2015. RESULTS: Of 18,067 patients hospitalized at 97 hospitals, 1441 (8.0%) died within 30 days of hospital admission. If the performance of the 25% of hospitals with the worst performance had their performance changed to equal that of the 75th percentile of hospital performance, 3.5 deaths within 30 days would be avoided [95% confidence interval (CI): 0.4-26.5]. If the performance of those hospitals whose performance was worse than that of an average hospital had their performance changed to that of an average hospital, 6.0 deaths would be avoided (95% CI: 0.7-47.0). If the performance of the 75% of hospitals with the worst performance had their performance changed to equal that of the 25th percentile of hospital performance, 11.0 deaths would be avoided (95% CI: 1.2-79.0). CONCLUSION: G-computation can be used to estimate the net population reduction in the number of adverse events if the performance of hospitals was improved to specific standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».