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Enregistrement W7162076982 · doi:10.82308/23231

Ranking hospitals according to acute myorcardial infarction mortality : do the methods matter?

2004· dissertation· en· W7162076982 sur OpenAlexaboutno aff
Mylène Kosseim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyocardial infarctionMortality ratePairwise comparisonHospital careHealth careRanking (information retrieval)Acute careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Hospital performance indicators serve as a mechanism for making health care providers accountable to their patients. One indicator adopted by several jurisdictions is hospital mortality rates among patients with acute myocardial infarction (AMI). Despite potentially serious repercussions poor results can have on how a hospital is judged, there remains considerable variation in the methods used to measure and compare this indicator. The purpose of this study is to estimate the extent to which methods used to define AMI mortality outcomes and to deal with transferred AMI patients impact on hospital performance ratings. Methods. Using Quebec's Med-Echo hospital discharge records and vital statistics for 91,633 AMI patients admitted between 1992 and 1999, hospital rankings were compared using three methods to define AMI mortality outcome (in-hospital death, death within 7 days of admission, and death within 30 days of admission) and using three methods to handle transfers (excluding all transfers, including transfers while assigning the outcome to the initial hospital, and including transfers while assigning the outcome to the receiving hospital). Findings. There was discordance in hospital quintile classification 34% to 43% of the time when using pairwise comparisons of outcomes, and 23% to 32% of the time when using pairwise comparisons of ways to deal with transfers. Using hospital ranks to identify significant outliers as a method for evaluating hospitals, 5 hospitals were identified as "best performers" at least once, whereas 11 hospitals were identified "worst performers" at least once. One hospital was among the "worst performers" regardless of which among the six hierarchical analyses was used, while another was among the "best" using all but one analysis. The absolute difference in significantly high or low hospital mortality rates exceeded the clinically relevant benchmark of 1%. Conclusions. The methods used to define AMI mortality outcome, or to deal with transfers had an impact on which hospitals were identified as "outliers". Hospital reputations can be damaged by such findings. Furthermore, although this study was limited to comparing the impact on rankings based on AMI hospital mortality rates, other indicators of hospital performance may be influenced to a greater degree based on the methods used to deal with transferred patients.

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)0,176
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,266
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1760,266
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,403 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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