認知症入院患者の死亡リスク予測ツール

認知症患者は入院することが多い。 専門的な緩和ケアを必要としているにもかかわらず、彼らは対応するサービスへのアクセスがまれであり、遅れています。 認知症の入院患者の死亡リスクを正確かつ個別に予測することで、入院中および退院時に行われる臨床ケアの決定（専門の緩和ケア サービスを利用するかどうかを含む）に情報を提供できる可能性があります。 既存の予測ツールには限界があります。 この患者集団の 1 年死亡率を推定する臨床予測ツールの開発と検証を目指しています。

派生コホートは、2009 年 4 月 1 日から 2017 年 12 月 31 日までにオンタリオ州の病院に入院した約 235,000 人の認知症患者で構成されます。 予測変数は、文献レビューと主題の専門知識に基づいて完全に事前に指定されており、社会人口学的要因、併存疾患、以前の介入、認知状態、機能状態、栄養状態、入院情報、および以前の医療利用に分類されています。 結果変数は、ロジスティック回帰モデルが推定されるように、バイナリ変数としてモデル化される入院後 1 年以内の死亡率になります。 予測変数と結果変数は、リンクされた人口ベースの管理データベースから導出されます。 検証コホートは、2018 年 1 月 1 日から 2019 年 3 月 31 日までにオンタリオ州の病院に入院した約 63,000 人の認知症患者で構成されます。 予測能力、識別、およびキャリブレーションによって測定されるモデルのパフォーマンスは、検証コホートで評価されます。 最終的なモデルは、完全なコホートに基づいています。