An exploration of the determinants of mortality among hospitalized heart failure patients in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we performed studies that serve as a foundation for research in heart failure mortality outcome assessment. Validation studies of the coding of heart failure in the Canadian Institute for Health Information discharge abstract database were performed. Comparison with clinical data sources confirmed the high predictive value of coding of heart failure in the administrative dataset, but undercoding of comorbidities. Using administrative datasets, trends in heart failure outcomes and the association with drug therapies were examined. Although significant changes in drug therapy were observed over time, crude mortality rates after index heart failure admission continued to be high, decreasing by 1.3% from 1992/93 to 1999/00. There was no decrease in 30-day mortality rates during this time. Since mortality remains high, a prognostic model for mortality prediction was developed and validated using clinical databases. Features predictive of mortality included age, presentation vital signs, routine laboratory tests, and comorbid conditions. Heart failure is associated with high rates of mortality and re-hospitalization. Variations in cardiovascular disease outcomes have been demonstrated to occur, and may reflect the quality of care provided. Mortality is fundamental in quality of care assessment because of the importance of process-outcome links and its role as an outcome indicator of quality care. Validation of administrative datasets allow for future studies of heart failure outcomes using clinical data sources. Predictive models for heart failure mortality can be used to adjust for patient risk when evaluating variations in heart failure outcomes, and may be useful for stratification of mortality risk.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».