P.116 Days at home after traumatic brain injury: moving beyond mortality to evaluate patient-centered outcomes using population health data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the utility of administrative health data, there remains a lack of patient-centered outcome measures to meaningfully capture morbidity after traumatic brain injury (TBI). We sought to characterize and validate days at home (DAH) as a feasible measure to assess population-level moderate to severe TBI (msTBI) outcomes and health resource utilization. Methods: We utilized linked health administrative data sources to identify adults with msTBI patients presenting to trauma centers in Ontario injured between 2009-2021. DAH at 180 days reflects the total number of days spent alive and at home excluding the days spent institutionalized in acute care, rehabilitation, inpatient mental health settings or post-acute readmissions. Construct and predictive validity were determined; we additionally estimated minimally important difference (MID) in DAH 180days . Results: There were 6340 patients that met inclusion criteria. Median DAH 180days were 70 days (interquartile range 0-144). Increased health resource utilization at baseline, older age, increasing cranial injury severity and major extracranial injuries were significantly associated with fewer DAH 180days . DAH 180days was correlated to DAH counts at 1-3 years. The average MID estimate from anchor-based and distribution-based methods was 18 days. Conclusions: We introduce DAH 180days as a feasible and sufficiently responsive patient-centered outcome measure with construct, predictive and face validity in an msTBI population.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».