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Enregistrement W4323353346 · doi:10.1093/jcag/gwac036.064

A64 THE UPTAKE AND IMPACT OF AN ELECTRONIC CIRRHOSIS ADMISSION ORDER SET: AN EARLY EXPERIENCE AT A SINGLE CENTRE

2023· article· en· W4323353346 sur OpenAlexaff
KINNER M PATEL, M Eissa, V V Nguyen, J G Abraldes, Jeremy Theal, Erik Johnson, A Hyde, P Tandon

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCirrhosisLogistic regressionPopulationGuidelineEmergency medicineComorbidityHealth careIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cirrhosis is a chronic disease that confers high morbidity and mortality. It is a leading cause for hospital admissions and leads to significant healthcare resource utilization. Several guidelines outline recommendations to provide best practice to hospitalized patients with cirrhosis. Despite studies supporting a reduction in mortality when guideline based care is followed, this is achieved in less than 50% of hospitalized patients with cirrhosis1. Standardized electronic order sets can be a potential tool to improving clinical outcomes and bridging this gap in care. Purpose Since March 2021, an electronic cirrhosis admission order set has been available for at our hospital site. Using administrative data, we aimed to describe our early experience with: a) order set uptake by various services, b) characteristics of the population in which the order set was used versus not used, and explore c) the impact of order set use on in-hospital mortality. Method In this single centre cohort study, patients with cirrhosis were identified based an administrative data algorithm containing codes for cirrhosis and complications. This data was used to retrieve parameters such as patient age, sex, primary admitting service, resource intensity weight (RIW), Charlson comorbidity index (CCI) and in-hospital mortality. The chi-squared test and independent samples t-test were used to compare characteristics of patients in whom the order set was used versus not used. Multivariable logistic regression was used to determine the impact of order set use on in-hospital mortality. P value significance was established at <0.05. Result(s) A total of 825 patients were included in the analysis. The overall mean age (standard deviation) of patients was 58.5 (14.2) years with 57.5% being male. Average length of stay was 11.3 days with a mean CCI of 3.2 (2.3) and RIW of 3.3 (7.2). The primary admitting service was Gastroenterology in 36.1%, Internal Medicine in 35.6% and other services in 28.3% of cases. Of those admitted, the order set was used in 27.2% of cases. The overall in-hospital mortality of patients was 14.2%. Mean age, sex and CCI were not significantly different in patients admitted with the order set versus without. In patients admitted with the order set compared to without, RIW was significantly lower (2.06 (2.62) versus 3.80 (8.2), p<0.001), as was length of stay (9.5 (11.8) days compared to 12.0 (18.6) days, p =0.03) and in-hospital mortality (8.5% versus 16.3%, p =0.003). On multivariable regression analysis (Table 1), after adjustment for age, RIW and CCI, use of the order set was associated with lower in-hospital mortality (odds ratio 0.53 (95% CI 0.3 to 0.9), p=0.02). Image Conclusion(s) Uptake of the electronic cirrhosis admission order set was modest at only 27% of eligible admissions. Although it appears to be associated with lower in-hospital mortality, a chart review is in process to assess if this association still holds after accounting for the impact of additional confounders. Please acknowledge all funding agencies by checking the applicable boxes below None Disclosure of Interest None Declared

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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