The LACE+ Index as a Predictor of 30-Day Patient Outcomes in a Plastic Surgery Population: A Coarsened Exact Match Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study used coarsened exact matching to investigate the effectiveness of the LACE+ index (i.e., length of stay, acuity of admission, Charlson Comorbidity Index, and emergency department visits in the past 6 months) predictive tool in patients undergoing plastic surgery. METHODS: Coarsened exact matching was used to assess the predictive ability of the LACE+ index among plastic surgery patients over a 2-year period (2016 to 2018) at one health system (n = 5744). Subjects were matched on factors not included in the LACE+ index such as duration of surgery, body mass index, and race, among others. Outcomes studied included emergency room visits, hospital readmission, and unplanned return to the operating room. RESULTS: Three hundred sixty-six patients were matched and compared for quarter 1 to quarter 4 (n = 732, a 28.2 percent match rate); 504 patients were matched for quarter 2 to quarter 4 (n = 1008, a 36.7 percent match rate); 615 patients were matched for quarter 3 to quarter 4 (n = 1230, a 44.8 percent match rate). Increased LACE+ score significantly predicted readmission within 30 days for quarter 1 versus quarter 4 (1.09 percent versus 4.37 percent; p = 0.019), quarter 2 versus quarter 4 (3.57 percent versus 7.34 percent; p = 0.008), and quarter 3 versus quarter 4 (5.04 percent versus 8.13 percent; p = 0.028). Higher LACE+ score also significantly predicted 30-day reoperation for quarter 3 versus quarter 4 (1.30 percent versus 3.90 percent; p = 0.003) and emergency room visits within 30 days for quarter 2 versus quarter 4 (3.17 percent versus 6.75 percent; p = 0.008). CONCLUSION: The results of this study demonstrate that the LACE+ index may be suitable as a prediction model for patient outcomes in a plastic surgery population. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, II.
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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».