Description and validation of the Postoperative Discharge Recovery State outcome: a patient-partnered population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults prioritise independent return home after surgery. Most discharge outcomes are binary composites that do not incorporate temporal information. We defined and validated a novel ordinal outcome, the Postoperative Discharge Recovery State, and prioritised its temporal measurement, to overcome these limitations. METHODS: This retrospective cohort study was conducted with patient partnership. Adults ≥65 yr having major, elective, noncardiac, non-orthopaedic surgery were identified from 2012 to 2022 using linked, routinely collected data in Ontario, Canada. Construct, convergent, and predictive validity were estimated. A multivariable ordinal regression model was derived and internally-externally validated. RESULTS: We included 84 422 older adult surgical patients. At the patient-prioritised postoperative day 90, the distribution of patients across Postoperative Discharge Recovery State categories was: (1) dead (2718; 3.2%); (2) hospitalised (1696; 2.0%); (3) in long-term care (179; 0.2%); (4) in rehabilitation (593; 0.7%); and (5) at home (79 236; 93.9%). Directionally expected associations with baseline characteristics supported construct validity. Consistency in associations over time supported reliability. Relationships with days alive and at home supported convergent (ρ=0.373) and predictive (fewer days at home with worse recovery state) validity. A prespecified ordinal logistic regression model had inadequate accuracy (c-statistic 0.700, poor calibration) to support its clinical use. CONCLUSIONS: The Postoperative Discharge Recovery State is a 5-level ordinal outcome that can be applied at key time points after surgery to quantify the proportion of patients in patient-prioritised discharge locations. Validity and reliability support utility, but further development will be required to maximise information gain relative to binary outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».