4162 Improving Data Capacity and Predictive Capability of NSQIP-P Using Designed Sampling from Databases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Designed sampling from databases (DSD) methods have been used to cross-check electronic medical records for errors, structure study design, and, we hypothesize, can be used to make data collection for surgical quality metrics more efficient, particularly within national databases. We plan to apply statistical and DSD methods to accomplish the following aims: 1. Identify the most important elements in managing post-operative pain 2. Identify the most informative procedure or population-based targets to focus collection of additional, labor-intense detail surrounding adequacy of pain control (i.e., Patient Reported Outcome Measures (PROMs)). METHODS/STUDY POPULATION: Our study population includes all children, ages 1-18 years, captured in the National Surgical Quality Improvement Project-Pediatric (NSQIP-P) from 2019 to 2021. We plan to apply statistical (regression modeling) and DSD methods to accomplish the aims listed above. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: For Aim 1, we expect to identify patient, procedure, and perioperative pain management practices that influence postoperative pain. For Aim 2, we will focus on outcomes such as PROMs that are challenging to obtain. By applying DSD methods, we will identify specific procedure and/or population-based cohorts to capture PROMs and decrease data collection burdens, while maintaining power, as the project is scaled nationally to all of NSQIP-P. DISCUSSION/SIGNIFICANCE OF IMPACT: Data from this study will inform expansion of NSQIP-P to collect novel outcomes of clinical and societal importance without prohibitively increasing data collection burden.
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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 | 0,223 | 0,473 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».