Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjustment for comorbidity is an important component of any clinical outcome study using administrative data. The Elixhauser Index is a relatively newer comorbidity index for use with administrative data and has not been used to assess prognosis in patients with stroke. Similarly, an International Classification of Diseases (ICD)-10 coding algorithm has been rarely reported for Elixhauser Index. OBJECTIVE: To evaluate whether the Elixhauser Index provides a useful comorbidity adjustment for predicting in-hospital case-fatality in stroke outcome studies and to compare the degree of consistency using ICD-9-CM and ICD-10 coding algorithms. METHODS: Patients who had stroke from 1998 to 2000 (cohort A in the ICD-9-CM data) and 2003 to 2005 (cohort B in the ICD-10 data) in a large Canadian city were identified from the Hospital Discharge database. The performance of two coding algorithms for predicting the in-hospital case-fatality was assessed using multivariable logistic regression models. The C-statistic was used to compare the performance of each coding algorithm in predicting in-hospital case-fatality. RESULTS: Among 2,465 patients with stroke in the ICD-9-CM data (cohort A) and 2,987 patients with stroke in the ICD-10 data (cohort B), there was no difference in model performance using ICD-9-CM (C-statistic was 0.717) as compared with ICD-10 coding algorithms (C-statistic was 0.721; p = 0.83). Elixhauser comorbidity adjustment provided a better prediction of in-hospital case-fatality compared to reduced models including only age and gender (p < 0.0001) for both coding models. CONCLUSION: The Elixhauser Index provides similar comorbidity adjusted risk estimates using both ICD-9-CM and ICD-10, and may be useful for predicting risk-adjusted in-hospital case-fatality in stroke outcome studies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,088 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».