Validation du modèle de risque de réadmission d'EPIC, de l'indice LACE+ et de SQLape en tant que prédicteurs des réadmissions hospitalières non planifiées
Validation externe du modèle de risque de réadmission de l'EPIC, de l'indice LACE+ et de SQLape en tant que prédicteurs des réadmissions non planifiées à l'hôpital : une étude de cohorte monocentrique, rétrospective et diagnostique en Suisse
L'objectif principal de cette étude est de valider en externe le modèle de risque de réadmission de l'EPIC et de le comparer avec l'indice LACE+ et le modèle de réadmission SQLape.
Comme objectif secondaire, le modèle de risque de réadmission de l'EPIC sera ajusté en fonction de l'échantillon de validation, et enfin, ses performances seront comparées aux algorithmes d'apprentissage automatique.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Introduction : Les réadmissions après une hospitalisation en soins aigus sont relativement fréquentes, coûteuses pour le système de santé et sont associées à un fardeau important pour les patients. En tant que moyen de réduire les coûts et d'améliorer simultanément la qualité des soins, les réadmissions à l'hôpital suscitent un intérêt croissant de la part des décideurs politiques. Ce n'est que relativement récemment que des stratégies ont été développées dans le but spécifique de réduire les réadmissions non planifiées en appliquant des modèles de prédiction. Le modèle de risque de réadmission d'EPIC, développé en 2015 pour les hôpitaux de soins de courte durée aux États-Unis, promet un calibrage supérieur et des capacités discriminatoires. Cependant, son application en routine dans le cadre hospitalier suisse nécessite une validation externe préalable. Par conséquent, l'objectif principal de cette étude est de valider en externe le modèle de risque de réadmission de l'EPIC et de le comparer avec l'indice LACE+ (Durée du séjour, Acuité, Comorbidités, Indice des visites aux urgences) et le SQLape (Efforcement du niveau de qualité et analyse des dépenses des patients) Modèle de réadmission.
Méthodes : Pour cette raison, une étude de cohorte monocentrique, rétrospective et diagnostique sera menée. L'étude inclura tous les patients hospitalisés entre le 1er janvier 2018 et le 31 janvier 2019 à l'hôpital cantonal de Lucerne en Suisse. Les cas seront des patients hospitalisés qui ont subi une réadmission non planifiée (toutes causes confondues) dans les 18 ou 30 jours suivant la sortie initiale. Le groupe témoin sera composé de personnes qui n'ont pas eu de réadmission imprévue.
Pour la validation externe, la discrimination des scores à l'étude sera évaluée en calculant l'aire sous les courbes des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (AUC). Pour l'étalonnage, le test d'adéquation de Hosmer-Lemeshow sera illustré graphiquement en traçant les résultats prédits par décile par rapport aux observations. D'autres mesures de rendement à estimer comprendront le score Brier, l'amélioration nette de la reclassification (NRI) et le bénéfice net (NB).
Toutes les données des patients seront extraites des entrepôts de données cliniques.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
Canton Lucerne
-
Lucerne, Canton Lucerne, Suisse, 6000
- Cantonal Hospital of Lucerne
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Tous les patients hospitalisés, âgés d'un an ou plus (max. 100 ans), qui ont été hospitalisés soit entre le 1er janvier 2018 et le 31 décembre 2018, soit entre le 23 septembre et le 31 décembre 2019 seront inclus.
Critère d'exclusion:
- admission/transfert d'un autre service de psychiatrie, de réadaptation ou de soins aigus du même établissement,
- destination de sortie autre que le domicile du patient ou
- transfert dans un autre hôpital de soins aigus, les deux étant considérés comme une poursuite du traitement ;
- résidence étrangère,
- décédé avant la sortie,
- libéré le jour de l'admission,
- refus du consentement général, et
- résidence du patient ou destination de sortie inconnue.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Rétrospective
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
|
Patients hospitalisés réadmis/Cas
Résultat 1 : Patients qui ont été réadmis dans les 18 jours suivant la date de sortie de l'hospitalisation index dans le même hôpital, avec un diagnostic menant au même groupe diagnostique majeur que le séjour index (définition selon le système suisse des groupes liés au diagnostic, fusion de cas) Résultat 2 : Patients avec une réadmission non planifiée dans les 30 jours suivant la date de sortie de l'hospitalisation index dans le même hôpital. Une réadmission non planifiée était définie comme une réadmission par le service des urgences. |
Modèle de régression logistique qui prédit le risque de réadmissions non planifiées toutes causes confondues développé par la société privée de logiciels de soins de santé EPIC.
Le score LACE+ est un score ponctuel qui peut être utilisé pour prédire le risque de décès après la sortie ou de réadmission urgente.
Il a été élaboré à partir de données administratives en Ontario, au Canada.
Le modèle de risque de réadmission (Efforcement du niveau de qualité et analyse des dépenses des patients) est un algorithme validé informatisé et a été développé en 2002 pour identifier les réadmissions potentiellement évitables.
|
|
Patients hospitalisés non réadmis/témoins
Résultat 1 et 2 : Patients qui n'ont pas été réadmis dans les 30 jours suivant la date de sortie de l'hospitalisation index.
|
Modèle de régression logistique qui prédit le risque de réadmissions non planifiées toutes causes confondues développé par la société privée de logiciels de soins de santé EPIC.
Le score LACE+ est un score ponctuel qui peut être utilisé pour prédire le risque de décès après la sortie ou de réadmission urgente.
Il a été élaboré à partir de données administratives en Ontario, au Canada.
Le modèle de risque de réadmission (Efforcement du niveau de qualité et analyse des dépenses des patients) est un algorithme validé informatisé et a été développé en 2002 pour identifier les réadmissions potentiellement évitables.
|
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Discrimination à 18 jours
Délai: 18 jours après la date de sortie indexée
|
Pour la discrimination des scores à l'étude, l'aire sous les courbes des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (AUC) sera calculée.
|
18 jours après la date de sortie indexée
|
|
Discrimination à 30 jours
Délai: 30 jours après la date de sortie indexée
|
Pour la discrimination des scores à l'étude, l'aire sous les courbes des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (AUC) sera calculée.
|
30 jours après la date de sortie indexée
|
|
Étalonnage à 18 jours
Délai: 18 jours après la date de sortie indexée
|
Pour l'étalonnage, le test d'adéquation de Hosmer-Lemeshow sera illustré graphiquement en traçant les résultats prédits par décile par rapport aux observations.
|
18 jours après la date de sortie indexée
|
|
Étalonnage à 30 jours
Délai: 30 jours après la date de sortie indexée
|
Pour l'étalonnage, le test d'adéquation de Hosmer-Lemeshow sera illustré graphiquement en traçant les résultats prédits par décile par rapport aux observations.
|
30 jours après la date de sortie indexée
|
|
Performance globale à 18 jours
Délai: 18 jours après la date de sortie indexée
|
Score Brier (Le score Brier est une règle de notation quadratique, où la différence au carré entre les résultats binaires réels Y et les prédictions p est calculée.
Le score de Brier peut aller de 0 pour un modèle parfait à 0,25 pour un modèle non informatif avec une incidence de 50 % du résultat.)
|
18 jours après la date de sortie indexée
|
|
Performance globale à 30 jours
Délai: 30 jours après la date de sortie indexée
|
Score Brier (Le score Brier est une règle de notation quadratique, où la différence au carré entre les résultats binaires réels Y et les prédictions p est calculée.
Le score de Brier peut aller de 0 pour un modèle parfait à 0,25 pour un modèle non informatif avec une incidence de 50 % du résultat.)
|
30 jours après la date de sortie indexée
|
|
Utilité clinique (NRI) à 18 jours
Délai: 18 jours après la date de sortie indexée
|
Amélioration nette de la reclassification (NRI) : dans le calcul du NRI, l'amélioration de la sensibilité et l'amélioration de la spécificité sont additionnées.
Le NRI varie de 0 pour aucune amélioration à 1 pour une amélioration parfaite.
|
18 jours après la date de sortie indexée
|
|
Utilité clinique (NRI) à 30 jours
Délai: 30 jours après la date de sortie indexée
|
Amélioration nette de la reclassification (NRI) : dans le calcul du NRI, l'amélioration de la sensibilité et l'amélioration de la spécificité sont additionnées.
Le NRI varie de 0 pour aucune amélioration à 1 pour une amélioration parfaite.
|
30 jours après la date de sortie indexée
|
|
Utilité clinique (NB) à 18 jours
Délai: 18 jours après la date de sortie indexée
|
Bénéfice Net (NB) : NB = (TP - w FP) / N, où TP est le nombre de vraies décisions positives, FP le nombre de fausses décisions positives, N est le nombre total de patients et w est un poids égal au probabilité du seuil (pt/(1-pt), ou le rapport préjudice/bénéfice
|
18 jours après la date de sortie indexée
|
|
Utilité clinique (NB) à 30 jours
Délai: 30 jours après la date de sortie indexée
|
Bénéfice Net (NB) : NB = (TP - w FP) / N, où TP est le nombre de vraies décisions positives, FP le nombre de fausses décisions positives, N est le nombre total de patients et w est un poids égal au probabilité du seuil (pt/(1-pt), ou le rapport préjudice/bénéfice
|
30 jours après la date de sortie indexée
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Aljoscha B. Hwang, University Lucerne (Switzerland)
- Chercheur principal: Stefan Boes, University Lucerne (Switzerland)
Publications et liens utiles
Publications générales
- van Walraven C, Wong J, Forster AJ. LACE+ index: extension of a validated index to predict early death or urgent readmission after hospital discharge using administrative data. Open Med. 2012 Jul 19;6(3):e80-90. Print 2012.
- Halfon P, Eggli Y, Pretre-Rohrbach I, Meylan D, Marazzi A, Burnand B. Validation of the potentially avoidable hospital readmission rate as a routine indicator of the quality of hospital care. Med Care. 2006 Nov;44(11):972-81. doi: 10.1097/01.mlr.0000228002.43688.c2.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- LUKS_RRM_2019
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .
Essais cliniques sur Réadmission à l'hôpital
-
Weill Medical College of Cornell UniversityComplétéPatients hospitalisés modérément malades au campus Cornell du New York-Presbyterian HospitalÉtats-Unis