Defining and evaluating potentially preventable ED visits in oncology patients including using early machine learning models.
Notice bibliographique
Résumé
463 Background: Cancer patients are frequent users of the emergency department (ED); preventing such visits is important for improving the quality of cancer care and decreasing health care system burden. This study describes oncology ED visits at a single institution, and seeks to define a novel definition of potentially preventable ED visits (PPEDs), particularly considering novel cancer therapies. It also uses machine learning (ML) to create early models to predict patients at highest risk of PPEDs. Methods: A retrospective study of ED visits by oncology patients between April 1st, 2019 and April 1st, 2021 at a single academic institution was completed. PPEDs were defined as ED visits resulting in discharge from the ED or an admission of less than 48 hours. PPEDs versus non-PPEDs were evaluated using descriptive statistics, logistic regression, and machine learning (ML) modelling. Results: 17% of cancer patients (n=6,689) had 13,415 ED visits during the study period. PPEDs differed in characteristics from non-PPEDs. Stage 1-3 patients with breast cancer, and those on IV systemic therapy were more likely to have PPEDs.Logistic regression models of pre-ED visit variables showed that stage, distance, and neoadjuvant systemic therapy were associated with PPEDs. Logistic regression of ED visit-related variables revealed that genitourinary, eye, or skin-related diagnoses were associated with PPEDs. The highest-performing ML model scored an AUC of 0.819, and combined pre-ED visit and ED visit related variables; stage 1-3 breast cancer patients, all IV chemotherapy patients, and stage 4 patients living within 15km of the ED, or with GI, oral or female gynecologic cancers were associated with PPEDs. ED diagnoses of “cancer” and MSK issues were associated with PPEDs. For those patients on IV systemic therapy specifically, having breast cancer, having a palliative consult within 60 days of the ED visit, or presenting with ED diagnoses of toxicities from therapy or blood disorders, pain, or rash were associated with PPEDs. Conclusions: Our novel definition of PPEDs versus non-PPEDs appears reasonable, and using machine learning has helped to describe groups of patients at highest likelihood of such visits at our institution. Future work to validate and advance these models into clinical prediction tools and algorithms could help proactively target high risk patients, and ideally decrease preventable ED visits in oncology.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».