Factors and Prediction Models for Unplanned Hospital Readmissions at a Pediatric Tertiary Centre
Notice bibliographique
Résumé
Unplanned Hospital Readmissions (UHRs) are associated with increased morbidity and mortality, and may be preventable. This study identified factors associated with pediatric UHRs and developed prediction models. UHRs for pediatric patients from 2007-2009 and 2017-2019 at British Columbia Children’s Hospital were retrospectively reviewed. Factors for UHRs were analyzed, and prediction models were derived and tested. 5.26% (411/8387) of patients from 2007-2009 and 3.95% (329/8316) from 2017-2019 experienced at least one UHR. Varying by time period, factors for UHRs included: home health authority, age, previous ER visits, preadmission comorbidities, admission type, in-hospital interventions, and intensive care unit stay. Prediction models had areas under the receiver operating characteristic curve of .61 (2007-2009) and .67 (2017-2019). This study identified variables associated with UHRs. Differences in predictor variables between two time periods suggest that UHRs may not reflect quality of care, and future prediction models need to be iteratively refined.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».