Association between cancer‐specific adverse event triggers and mortality: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As there are few validated measures of patient safety in clinical oncology, creating an efficient measurement instrument would create significant value. Accordingly, we sought to assess the validity of a novel patient safety measure by examining the association of oncology-specific triggers and mortality using administrative claims data. METHODS: We examined a retrospective cohort of 322 887 adult cancer patients enrolled in commercial or Medicare Advantage products for one year after an initial diagnosis of breast, colorectal, lung, or prostate cancer in 2008-2014. We used diagnosis and procedure codes to calculate the prevalence of 16 cancer-specific "triggers"-events that signify a potential adverse event. We compared one-year mortality rates among patients with and without triggers by cancer type and metastatic status using logistic regression models. RESULTS: Trigger events affected 19% of patients and were most common among patients with metastatic colorectal (41%) and lung (50%) cancers. There was increased one-year mortality among patients with triggers compared to patients without triggers across all cancer types in unadjusted and multivariate analyses. The increased mortality rate among patients with trigger events was particularly striking for nonmetastatic prostate cancer (1.3% vs 7.5%, adjusted odds ratio 1.96 [95% CI 1.49-2.57]) and nonmetastatic colorectal cancer (4.1% vs 11.7%, 1.44 [1.19-1.75]). CONCLUSIONS: The association between adverse event triggers and poor survival among a cohort of cancer patients supports the validity of a cancer-specific, administrative claims-based trigger tool.
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».