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Enregistrement W4221014188 · doi:10.1136/bmjopen-2021-056524

Does a screening checklist for complex health and social care needs have potential clinical usefulness for predicting unplanned hospital readmissions in intensive care survivors: development and prospective cohort study

2022· article· en· W4221014188 sur OpenAlexaff
Timothy Walsh, Ellen Pauley, Eddie Donaghy, Joanne Thompson, Lucy Barclay, Richard Parker, Christopher J. Weir, James Marple

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionChecklistPsychosocialPolypharmacyTriageEmergency medicineIntensive careProspective cohort studyCohort studyHealth careIntensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Intensive care (ICU) survivors are at high risk of long-term physical and psychosocial problems. Unplanned hospital readmission rates are high, but the best way to triage patients for interventions is uncertain. We aimed to develop and evaluate a screening checklist to help predict subsequent readmissions or deaths. DESIGN: A checklist for complex health and social care needs (CHSCNs) was developed based on previous research, comprising six items: multimorbidity; polypharmacy; frequent previous hospitalisations; mental health issues; fragile social circumstances and impaired activities of daily living. Patients were considered to have CHSCNs if two or more were present. We prospectively screened all ICU discharges for CHSCNs for 12 months. SETTING: ICU, Royal Infirmary, Edinburgh, UK. PARTICIPANTS: ICU survivors over a 12-month period (1 June 2018 and 31 May 2019). INTERVENTIONS: None. OUTCOME MEASURE: Readmission or death in the community within 3 months postindex hospital discharge. RESULTS: Of 1174 ICU survivors, 937 were discharged alive from the hospital. Of these 253 (27%) were classified as having CHSCNs. In total 28% (266/937) patients were readmitted (N=238) or died (N=28) within 3 months. Among CHSCNs patients 45% (n=115) patients were readmitted (N=105) or died (N=10). Patients without CHSCNs had a 22% readmission (N=133) or death (N=18) rate. The checklist had: sensitivity 43% (95% CI 37% to 49%), specificity 79% (95% CI 76% to 82%), positive predictive value 45% (95% CI 41% to 51%), and negative predictive value 78% (95% CI 76% to 80%). Relative risk of readmission/death for patients with CHSCNs was 2.06 (95% CI 1.69 to 2.50), indicating a pretest to post-test probability change of 28%-45%. The checklist demonstrated high inter-rater reliability (percentage agreement ≥87% for all domains; overall kappa, 0.84). CONCLUSIONS: Early evaluation of a screening checklist for CHSCNs at ICU discharge suggests potential clinical usefulness, but this requires further evaluation as part of a care pathway.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
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