Use of linked data to assess the impact of including out-of-hospital deaths on 30-day in-hospital mortality indicators: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian Institute for Health Information (CIHI) annually reports on health system performance indicators, including various 30-day in-hospital mortality rates. We aimed to assess the impact of including out-of-hospital deaths on 3 CIHI indicators: 30-day acute myocardial infarction (AMI) in-hospital mortality, 30-day stroke in-hospital mortality and hospital deaths following major surgery. METHODS: We followed national cohorts of patients admitted to hospital in 1 of 9 Canadian provinces for AMI, stroke and major surgery for 30-day all-cause mortality in 2 fiscal years (2011/12 and 2016/17). We calculated descriptive statistics to characterize the cohorts. The CIHI Discharge Abstract Database was linked with the Canadian Vital Statistics Death Database using a probabilistic algorithm to identify out-of-hospital deaths. We calculated absolute numbers, relative proportions and 30-day mortality rates for in-hospital, out-of-hospital and all deaths. We compared results between fiscal years. RESULTS: We found that hospital admissions increased between fiscal years for each indicator; however, cohort characteristics remained consistent. In 2016/17, the number of out-of-hospital deaths that occurred was 325 for AMI, 545 for stroke and 820 for major surgery. The relative proportions of out-of-hospital deaths ranged from 12.3% for AMI to 14.9% for major surgery in 2016/17 (an increase from 10.6% and 13.1%, respectively, from 2011/12). In-hospital mortality rates improved over time for all 3 indicators, while out-of-hospital mortality rates remained consistent between fiscal years at 0.8% for AMI, 1.9%-2.0% for stroke and 0.2%-0.3% for major surgery. INTERPRETATION: Improvements between fiscal years were attributable to reductions in in-hospital mortality, rather than deaths occurring outside of hospitals. Trends over time were the same for each indicator irrespective of whether in-hospital mortality or all deaths were measured.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».