Examining the utility and accuracy of the interRAI Emergency Department Screener in identifying high‐risk older emergency department patients: A Canadian multiprovince prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We set out to determine the accuracy of the interRAI Emergency Department (ED) Screener in predicting the need for detailed geriatric assessment in the ED. Our secondary objective was to determine the discriminative ability of the interRAI ED Screener for predicting the odds of discharge home and extended ED length of stay (>24 hours). Methods: We conducted a multiprovince prospective cohort study in Canada. The need for detailed geriatric assessment was determined using the interRAI ED Screener and the interRAI ED Contact Assessment as the reference standard. A score of ≥5 was used to classify high-risk patients. Assessments were conducted by emergency and research nurses. We calculated the sensitivity, positive predictive value, and false discovery rate of the interRAI ED Screener. We employed logistic regression to predict ED outcomes while adjusting for age, sex, academic status, and the province of care. Results: A total of 5629 older ED patients across 11 ED sites were evaluated using the interRAI ED Screener and 1061 were evaluated with the interRAI ED Contact Assessment. Approximately one-third of patients were discharged home or experienced an extended ED length of stay. The interRAI ED Screener had a sensitivity of 93%, a positive predictive value of 82%, and a false discovery rate of 18%. The interRAI ED Screener predicted discharge home and extended ED length of stay with fair accuracy. Conclusion: The interRAI ED Screener is able to accurately and rapidly identify individuals with medical complexity. The interRAI ED Screener predicts patient-important health outcomes in older ED patients, highlighting its value for vulnerability screening.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».