Hospital length of stay prediction tools for all hospital admissions and general medicine populations: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unwarranted extended length of stay (LOS) increases the risk of hospital-acquired complications, morbidity, and all-cause mortality and needs to be recognized and addressed proactively. Objective: This systematic review aimed to identify validated prediction variables and methods used in tools that predict the risk of prolonged LOS in all hospital admissions and specifically General Medicine (GenMed) admissions. Method: LOS prediction tools published since 2010 were identified in five major research databases. The main outcomes were model performance metrics, prediction variables, and level of validation. Meta-analysis was completed for validated models. The risk of bias was assessed using the PROBAST checklist. Results: Overall, 25 all admission studies and 14 GenMed studies were identified. Statistical and machine learning methods were used almost equally in both groups. Calibration metrics were reported infrequently, with only 2 of 39 studies performing external validation. Meta-analysis of all admissions validation studies revealed a 95% prediction interval for theta of 0.596 to 0.798 for the area under the curve. Important predictor categories were co-morbidity diagnoses and illness severity risk scores, demographics, and admission characteristics. Overall study quality was deemed low due to poor data processing and analysis reporting. Conclusion: To the best of our knowledge, this is the first systematic review assessing the quality of risk prediction models for hospital LOS in GenMed and all admissions groups. Notably, both machine learning and statistical modeling demonstrated good predictive performance, but models were infrequently externally validated and had poor overall study quality. Moving forward, a focus on quality methods by the adoption of existing guidelines and external validation is needed before clinical application. Systematic review registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/, identifier: CRD42021272198.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».