Explainable machine learning to identify risk factors for unplanned hospital readmissions in Nova Scotian hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A report from the Canadian Institute for Health Information found unplanned hospital readmissions (UHR) common, costly, and potentially avoidable, estimating a $1.8 billion cost to the Canadian healthcare system associated with inpatient readmissions within 30 days of discharge for the studied period (11 months). The first step towards addressing this costly problem is enabling early detection of patients at risk through detecting UHR risk factors. METHODOLOGY: We utilized Machine Learning and explainability tools to examine risk factors for UHR within 30 days of discharge, utilizing data from Nova Scotian (Canada) healthcare institutions (2015-2022). To the best of our knowledge, our research constitutes the most comprehensive study on UHR risk factors for the province. RESULTS: We found that predicting UHR solely from healthcare data has limitations, as discharge information often falls short of accurately predicting readmission occurrences. However, despite this inherent limitation, integrating explainability tools offers insights into the underlying factors contributing to readmission risk, empowering medical personnel with information to improve patient care and outcomes. As part of this work, we identify and report risk factors for UHR and build a guideline to support medical personnel's decision-making regarding targeted post-discharge follow-ups. We found that conditions such as heart failure and Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) are associated with a higher likelihood of readmission. Patients admitted for procedures related to childbirth have a lower probability of readmission. We studied the impact of the admission type, patient characteristics, and patient stay characteristics on UHR. For example, we found that new and elective admission patients are less likely to be readmitted, while patients who received a transfusion are more likely to be readmitted. CONCLUSIONS: We validated the risk factors and the guidelines using real-world data. Our results suggested that our proposal correctly identifies risk factors and effectively produces valuable guidelines for medical personnel. The guideline evaluation suggests we can screen half the patients while capturing more than 72% of the readmission episodes. Our study contributes insights into the challenge of identifying risk factors for UHR while providing a practical guideline for healthcare professionals to identify factors influencing patient readmission, particularly within Nova Scotia.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».