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Enregistrement W4247762011 · doi:10.1093/ibd/izy393.002

19 IDENTIFICATION OF PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE AT HIGH RISK OF URGENT CARE UTILIZATION THROUGH IBD QORUS, A LEARNING HEALTHCARE SYSTEM

2019· article· en· W4247762011 sur OpenAlexaboutno aff
Jason K. Hou, Anthony Xu, Brant J. Oliver, Siddharth Singh, Julie Weatherly, Julia Guardado, Alandra Weaver, Damara Crate, Corey A. Siegel, Gil Melmed

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionEmergency departmentInflammatory bowel diseaseHealth careDiseaseEmergency medicineRisk assessmentCrohn's diseaseInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disease course of inflammatory bowel disease (IBD) is often associated with periods of response interrupted by flares. Identification of patients at high risk of utilization of urgent care resources may allow for proactive intervention and avoid unnecessary emergency department utilization, exposure to diagnostic radiography, steroid use, narcotic use, and hospitalizations. We hypothesized urgent care utilization is associated with patient factors and provider assessments. The aim of this study was to assess the association of a patient-reported tool and provider assessment with urgent care utilization. This study was performed as part of a breakthrough series collaborative of IBD Qorus, a learning healthcare system. Data were collected from patients from 30 participating Qorus [AW1] sites during routine clinical care from February 2018 to July 2018, and included provider global assessment of high-risk for urgent care utilization. Associations of patient factors and provider assessments with urgent care utilization were assessed using Chi-square test, univariate, and multivariate logistic regression. Patients were designated as “high risk” status for urgent care utilization for analyses a priori, using including age, gender, IBD type, IBD Manitoba Index, frequency of calls to clinic, and provider global assessment. Analyses were performed per IBD encounter. A total of 7,345 patient encounters were included in the study period. Among patients who met criteria for “high risk” status, 47% reported urgent care utilization in the prior 6 months, compared to only 3.5% of patients who were classified as “low risk”. Using only provider global assessment, 59% of patients assessed as “high risk” reported urgent care utilization compared to 17% of patients who were “low risk”. On univariate analyses, age, gender, IBD type, patient-reported wellbeing, Manitoba IBD Index, greater than four calls to the provider’s office in the past month, and provider global assessment, were all statistically significantly associated with use of urgent care in the preceding 6 months. On multivariate analyses, age, patient-reported wellbeing, patient calls, and provider global assessment remained significant (Table 1). The factor most associated with urgent care utilization was provider assessment (OR 3.65, 95% CI 3.13-4.27). Patient and provider assessments were associated with recent urgent care utilization among patients with IBD. The ability to identify IBD patients who are at high risk of urgent care utilization may allow providers to proactively address symptoms and potentially decrease emergency department utilization and unnecessary exposure to steroids, radiation, and narcotics. These factors will be studied prospectively as part of the IBD Qorus learning healthcare system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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