Identifying Oncology Patients at High-risk for Potentially Preventable Emergency Department Visits (PPEDs) at a Single Institution in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reducing potentially preventable emergency department visits (PPEDs) is important. This study aims to define and describe oncology-related PPEDs at a single institution and use machine learning (ML) to help identify oncology patients at highest risk for PPEDs. Methods: A retrospective cohort study was conducted among five databases. ED visits by oncology patients between April 1st, 2019 – April 1st, 2021 from a single institution were collected. Trends in PPEDs were evaluated using descriptive statistics, logistic regression, and ML modelling.Results: 6,689 oncology patients visited the ED (n=13,415 visits) during the study period. 62.1% were classified as PPEDs. High-risk groups for PPEDs included stage 1-3 breast cancer patients and adjuvant systemic therapy patients. The highest-performing ML model scored an AUC = 0.819. Conclusions: High-risk groups for PPEDs include stage 1-3 breast cancer patients undergoing systemic therapy. Our novel definition of PPEDs at this stage appears reasonable. Future research to validate this work can be impactful.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».