External validation of the detection of indicators and vulnerabilities for emergency room trips (DIVERT) scale: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Detection of Indicators and Vulnerabilities of Emergency Room Trips (DIVERT) scale was developed to classify and estimate the risk of emergency department (ED) use among home care clients. The objective of this study was to externally validate the DIVERT scale in a secondary population of home care clients. METHODS: We conducted a retrospective cohort study, linking data from the Home Care Reporting System and the National Ambulatory Care Reporting System. Data were collected on older long-stay home care clients who received a RAI Home Care (RAI-HC) assessment. Data were collected for home care clients in the Canadian provinces of Ontario and Alberta, as well as in the cities of Winnipeg, Manitoba and Whitehorse, Yukon Territories between April 1, 2011 and September 30, 2014. The DIVERT scale was originally derived from the items of the RAI-HC through the use of recursive partitioning informed by a multinational clinical panel. This scale is currently implemented alongside the RAI-HC in provinces across Canada. The primary outcome of this study was ED visitation within 6 months of a RAI-HC assessment. RESULTS: The cohort contained 1,001,133 home care clients. The vast majority of cases received services in Ontario (88%), followed by Alberta (8%), Winnipeg (4%), and Whitehorse (< 1%). Across the four cohorts, the DIVERT scale demonstrated similar discriminative ability to the original validation work for all outcomes during the six-month follow-up: ED visitation (AUC = 0.617-0.647), two or more ED visits (AUC = 0.628-0.634) and hospital admission (AUC = 0.617-0.664). CONCLUSIONS: The findings of this study support the external validity of the DIVERT scale. More specifically, the predictive accuracy of the DIVERT scale from the original work was similar to the accuracy demonstrated within a new cohort, created from different geographical regions and time periods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».