Abstract 12: National Surveillance of Stroke Quality of Care and Outcomes Using Post-stratification Survey Weights on the Get With the Guidelines-stroke Patient Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: The U.S. lacks an appropriate stroke surveillance system. This study developed and validated post-stratification weights for an existing stroke patient registry to represent the entire U.S. population across the nine U.S. Census divisions. Methods: Two statistical approaches were used to develop post-stratification weights for the Get With The Guidelines-Stroke registry by anchoring population estimates to the National Inpatient Sample to model the burden of acute ischemic stroke. Post-stratification survey weights were estimated using a raking procedure and Bayesian interpolation methods. Both strategies for developing weights were compared. Weighting methods were adjusted to limit dispersion of weights and make reasonable national estimates of patient characteristics, quality of hospital care, and clinical outcomes. Standardized differences in national population estimates were reported between the two post-stratification methods. Color treemaps were used to visualize the distribution of post-stratification weights across relevant sub-populations. Primary measures evaluated were patient and hospital characteristics, stroke severity, vital and laboratory measures, disposition, and clinical outcomes at discharge. Results: There were a total of 1,388,296 acute ischemic strokes between 2012 and 2014. Raking and Bayesian estimates of clinical data not recorded in administrative databases were estimated within 5 to 10% of the margins of reference values. Median weights for the raking method were 1.366 and the weights at the 99 th percentile were 6.881 with a maximum weight of 30.775. Median Bayesian weights were 1.329 and the 99 th percentile weights were 11.201 with a maximum weight of 515.689. Conclusions: Leveraging existing databases with patient registries to develop post-stratification weights is a reliable approach to estimate acute ischemic stroke epidemiology and monitoring for stroke quality of care nationally. Post-stratification weighting may be used as a basis for more advanced modeling relevant to understanding the burden of acute ischemic stroke and the quality of care delivered in U.S. hospitals. These methods may be applied to other diseases or settings to better monitor population health.
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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 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».