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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».