Accuracy of efficient data methods to determine the incidence of hospital-acquired thrombosis and major bleeding in medical and surgical inpatients: a multicentre observational cohort study in four UK hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We evaluated the accuracy of using routine health service data to identify hospital-acquired thrombosis (HAT) and major bleeding events (MBE) compared with a reference standard of case note review. DESIGN: A multicentre observational cohort study. SETTING: Four acute hospitals in the UK. PARTICIPANTS: A consecutive unselective cohort of general medical and surgical patients requiring hospitalisation for a period of >24 hours during the calendar year 2021. We excluded paediatric, obstetric and critical care patients due to differential risk profiles. INTERVENTIONS: We compared preidentified sources of routinely collected information (using hospital coding data and local contractually mandated thrombosis datasets) to data extracted from case notes using a predesigned workflow methodology. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: We defined HAT as objectively confirmed venous thromboembolism occurring during hospital stay or within 90 days of discharge and MBE as per international consensus. RESULTS: We were able to source all necessary routinely collected outcome data for 87% of 2008 case episodes reviewed. The sensitivity of hospital coding data (International Classification of Diseases 10th Revision, ICD-10) for the diagnosis of HAT and MBE was 62% (95% CI, 54 to 69) and 38% (95% CI, 27 to 50), respectively. Sensitivity improved to 81% (95% CI, 75 to 87) when using local thrombosis data sets. CONCLUSIONS: Using routinely collected data appeared to miss a substantial proportion of outcome events, when compared with case note review. Our study suggests that currently available routine data collection methods in the UK are inadequate to support efficient study designs in venous thromboembolism research. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NIHR127454.
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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 | 0,081 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».