MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3209814358 · doi:10.4187/respcare.09013

Predicting Adverse Events Among Patients With COPD Exacerbations in the Emergency Department

2021· article· en· W3209814358 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew E. Doers, Muhammad Ahsan Zafar, Uwe Stolz, Mark H. Eckman, Ralph J. Panos, Timothy M. Loftus

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentCOPDInterquartile rangeReceiver operating characteristicRetrospective cohort studyIntensive care unitTriageAdverse effectEmergency medicineComorbidityPopulationIntubationInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COPD exacerbations lead to excessive health care utilization, morbidity, and mortality. The Ottawa COPD Risk Scale (OCRS) was developed to predict short-term serious adverse events (SAEs) among patients in the emergency department (ED) with COPD exacerbations. We assessed the utility of the OCRS, its component elements, and other clinical variables for ED disposition decisions in a United States population. METHODS: We compared the OCRS and other factors in predicting SAEs among a retrospective cohort of ED patients with COPD exacerbations. We followed subjects for 30 d, and the primary outcome, SAE, was defined as any death, admission to monitored unit, intubation, noninvasive ventilation, major procedure, myocardial infarction, or revisit with hospital admission. RESULTS: A total of 246 subjects (median 61-y old, 46% male, total admission rate to ward 52%) were included, with 46 (18.7%) experiencing SAEs. Median OCRS scores did not differ significantly between those with and without an SAE (difference: 0 [interquartile range 0–1)]. The OCRS predicted SAEs poorly (Hosmer-Lemeshow goodness of fit [H-L GOF] P ≤ .001, area under the receiver operating characteristic [ROC] curve 0.519). Three variables were significantly related to SAEs in our final model (H-L GOF P = .14, area under the ROC curve 0.808): Charlson comorbidity index (odds ratio [OR] 1.3 [1.1–1.5] per 1-point increase); triage venous P CO 2 (OR 1.7 [1.2–2.4] per 10 mm Hg increase); and hospitalization within previous year (OR 9.1 [3.3–24.8]). CONCLUSIONS: The OCRS did not reliably predict SAEs in our population. We found 3 risk factors that were significantly associated with 30-d SAE in our United States ED population: triage <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mtext mathvariant="bold">P</mml:mtext> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext mathvariant="bold">CO</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mtext mathvariant="bold">2</mml:mtext> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> level, Charlson comorbidity index, and hospitalization within the previous year. Further studies are needed to develop generalizable decision tools to improve safety and resource utilization for this patient population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRespiratory CareMême sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) ResearchTravaux en français237 207