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Enregistrement W4409849435 · doi:10.1136/bmjopen-2024-093771

Predictive modelling methods of hospital readmission risks for patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD): a systematic review protocol

2025· review· en· W4409849435 sur OpenAlexaff
Balkissa Tonde, Paolo Landa, André Côté, Maude Laberge

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineData extractionChecklistCOPDSystematic reviewProtocol (science)Meta-analysisCritical appraisalCochrane LibraryMEDLINEIntensive care medicinePulmonary diseaseInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a significant chronic respiratory condition characterised by persistent airway obstruction, leading to substantial morbidity and mortality worldwide. Patients with COPD frequently experience hospital readmissions shortly after discharge, mainly due to acute exacerbations. This review aims to identify and synthesise the reported performance metrics and methodological limitations of different predictive modelling methods for hospital readmissions in COPD patients. METHOD AND ANALYSIS: This protocol adheres to the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis Protocols (PRISMA-P) guidelines. The review will include studies that develop or validate predictive models for hospital readmissions in COPD patients. A comprehensive search will be conducted across PubMed, Embase, Cochrane Library, IEEE Xplore, Web of Science and Google Scholar using predefined keywords. Eligible studies will include those utilising any predictive modelling method, focusing on unplanned readmissions within specified timeframes (30, 60 or 90 days). Two independent reviewers will screen titles, abstracts and full texts, selecting studies based on predefined inclusion criteria.Data extraction will be conducted based on the CHecklist for critical Appraisal and data extraction for systematic Reviews of prediction Modelling Studies (CHARMS), and the methodological quality and risk of bias will be assessed using the Prediction Model Risk Of Bias Assessment Tool (PROBAST).The results will be synthesised narratively. A meta-analysis using a random-effects model will be conducted if at least five external validation studies are available for the same prediction model. ETHICS AND DISSEMINATION: This research is based exclusively on published studies and does not involve the collection of primary data collection from patients. Therefore, ethical approval is not required. Findings will be disseminated through publications in peer-reviewed journals and presentations at national and international conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42024579524.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,019
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,011

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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