Validity and usefulness of the RAE-CMBD studying patients hospitalised with influenza
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Understanding the hospital impact of influenza requires enriching epidemiological surveillance registries with other sources of information. The aim of this study was to determine the validity of the Hospital Care Activity Record - Minimum Basic Data Set (RAE-CMBD) in the analysis of the outcomes of patients hospitalised with this infection. METHODS: Observational and retrospective study of adults admitted with influenza in a tertiary hospital during the 2017/2018 and 2018/2019 seasons. We calculated the concordance of the RAE-CMBD with the influenza epidemiological surveillance registry (gold standard), as well as the main parameters of internal and external validity. Logistic regression models were used for risk adjustment of in-hospital mortality and length of stay. RESULTS: A total of 907 (97.74%) unique matches were achieved, with high inter-observer agreement (ƙ=0.828). The RAE-CMBD showed a 79.87% sensitivity, 99.72% specificity, 86.71% positive predictive value and 99.54% negative predictive value. The risk-adjusted mortality ratio of patients with influenza was lower than that of patients without influenza: 0.667 (0.53-0.82) vs. 1.008 (0.98-1.04) and the risk-adjusted length of stay ratio was higher: 1.15 (1.12-1.18) vs. 1.00 (0.996-1.001). CONCLUSIONS: The RAE-CMBD is a valid source of information for the study of the impact of influenza on hospital care. The lower risk-adjusted mortality of patients admitted with influenza compared to other inpatients seems to point to the effectiveness of the main clinical and organisational measures adopted.
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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 | 0,025 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».