Patient-Level Fall Risk Prediction Using the Observational Medical Outcomes Partnership’s Common Data Model: Pilot Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls in acute care settings threaten patients' safety. Researchers have been developing fall risk prediction models and exploring risk factors to provide evidence-based fall prevention practices; however, such efforts are hindered by insufficient samples, limited covariates, and a lack of standardized methodologies that aid study replication. OBJECTIVE: The objectives of this study were to (1) convert fall-related electronic health record data into the standardized Observational Medical Outcome Partnership's (OMOP) common data model format and (2) develop models that predict fall risk during 2 time periods. METHODS: As a pilot feasibility test, we converted fall-related electronic health record data (nursing notes, fall risk assessment sheet, patient acuity assessment sheet, and clinical observation sheet) into standardized OMOP common data model format using an extraction, transformation, and load process. We developed fall risk prediction models for 2 time periods (within 7 days of admission and during the entire hospital stay) using 2 algorithms (least absolute shrinkage and selection operator logistic regression and random forest). RESULTS: In total, 6277 nursing statements, 747,049,486 clinical observation sheet records, 1,554,775 fall risk scores, and 5,685,011 patient acuity scores were converted into OMOP common data model format. All our models (area under the receiver operating characteristic curve 0.692-0.726) performed better than the Hendrich II Fall Risk Model. Patient acuity score, fall history, age ≥60 years, movement disorder, and central nervous system agents were the most important predictors in the logistic regression models. CONCLUSIONS: To enhance model performance further, we are currently converting all nursing records into the OMOP common data model data format, which will then be included in the models. Thus, in the near future, the performance of fall risk prediction models could be improved through the application of abundant nursing records and external validation.
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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 | 0,007 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».