Heart Failure Readmission Risk Factors: A Modified Delphi Panel Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure (HF) readmission rates have been a significant concern for healthcare systems globally. Accurate predictive models are essential to identify patients at high readmission risk and implement timely interventions. Current models often lack comprehensive variables that reflect both clinical and patient and/or caregiver perspectives. We aimed to develop a consensus-driven approach to identify essential variables for inclusion in HF hospital readmission risk prediction algorithms. Methods: A Delphi panel comprised of clinicians and patient and/or caregiver partners was assembled. The Delphi panelists were recruited from the province of Alberta, Canada. The panel consisted of 13 individuals, including 9 healthcare providers and 4 patients and/or caregivers. The review panel was provided with a list of variables from a previously completed systematic literature review. Three rounds were conducted. The panel also determined the directionality of the association. Results: A total of 99 variables were identified through literature and physician input. Panelists reached a consensus on 61 variables, which were deemed to be associated with the risk of readmission for any cause within 30 days of discharge after HF hospitalization. Clinician ratings on consensus were consistently higher than those of nonclinicians. Conclusions: This study successfully identified 61 variables associated with HF readmission risk through a modified Delphi process, incorporating both clinician and patient and/or caregiver perspectives. These findings provide a foundation for future research and the development of more comprehensive and accurate risk prediction models. Including diverse stakeholder input highlights the importance of integrating medical expertise and patient experiences in improving HF management and reducing readmission rates.
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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 | 0,163 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».