Case mix-based changes in health status: A prospective study of elective surgery patients in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hospital activity is often measured using diagnosis-related groups, or case mix groups, but this information does not represent important aspects of patients’ health outcomes. This study reports on case mix-based changes in health status of elective (planned) surgery patients in Vancouver, Canada. Data and methods We used a prospectively recruited cohort of consecutive patients scheduled for planned inpatient or outpatient surgery in six acute care hospitals in Vancouver. All participants completed the EQ-5D(5L) preoperatively and 6 months postoperatively, collected from October 2015 to September 2020 and linked with hospital discharge data. The main outcome was whether patients’ self-reported health status improved among different inpatient and outpatient case mix groups. Results The study included 1665 participants with completed EQ-5D(5L) preoperatively and postoperatively, representing a 44.8% participation rate across eight inpatient and outpatient surgical case mix categories. All case mix categories were associated with a statistically significant gain in health status ( p < .01 or lower) as measured by the utility value and visual analogue scale score. Foot and ankle surgery patients had the lowest preoperative health status (mean utility value: 0.6103), while bariatric surgery patients reported the largest improvements in health status (mean gain in utility value: 0.1515). Conclusions This study provides evidence that it was feasible to compare patient-reported outcomes across case mix categories of surgical patients in a consistent manner across a system of hospitals in one province in Canada. Reporting changes in health status of operative case mix categories identifies characteristics of patients more likely to experience significant gains in health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».