Expected clinical utility of automatable prediction models for improving palliative and end-of-life care outcomes: Toward routine decision analysis before implementation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study sought to evaluate the expected clinical utility of automatable prediction models for increasing goals-of-care discussions (GOCDs) among hospitalized patients at the end of life (EOL). MATERIALS AND METHODS: We built a decision model from the perspective of clinicians who aim to increase GOCDs at the EOL using an automated alert system. The alternative strategies were 4 prediction models-3 random forest models and the Modified Hospital One-year Mortality Risk model-to generate alerts for patients at a high risk of 1-year mortality. They were trained on admissions from 2011 to 2016 (70 788 patients) and tested with admissions from 2017-2018 (16 490 patients). GOCDs occurring in usual care were measured with code status orders. We calculated the expected risk difference (beneficial outcomes with alerts minus beneficial outcomes without alerts among those at the EOL), the number needed to benefit (number of alerts needed to increase benefit over usual care by 1 outcome), and the net benefit (benefit minus cost) of each strategy. RESULTS: Models had a C-statistic between 0.79 and 0.86. A code status order occurred during 2599 of 3773 (69%) hospitalizations at the EOL. At a risk threshold corresponding to an alert prevalence of 10%, the expected risk difference ranged from 5.4% to 10.7% and the number needed to benefit ranged from 5.4 to 10.9 alerts. Using revealed preferences, only 2 models improved net benefit over usual care. A random forest model with diagnostic predictors had the highest expected value, including in sensitivity analyses. DISCUSSION: Prediction models with acceptable predictive validity differed meaningfully in their ability to improve over usual decision making. CONCLUSIONS: An evaluation of clinical utility, such as by using decision curve analysis, is recommended after validating a prediction model because metrics of model predictiveness, such as the C-statistic, are not informative of clinical value.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».