Validação do EPIC's Readmission Risk Model, LACE+ Index e SQLape como preditores de readmissões hospitalares não planejadas
Validação externa do EPIC's Readmission Risk Model, LACE+ Index e SQLape como preditores de reinternações hospitalares não planejadas: um estudo de coorte monocêntrico, retrospectivo e diagnóstico na Suíça
O objetivo principal deste estudo é validar externamente o modelo EPIC's Readmission Risk e compará-lo com o índice LACE+ e o modelo SQLape Readmission.
Como objetivo secundário, o modelo de risco de readmissão do EPIC será ajustado com base na amostra de validação e, finalmente, seu desempenho será comparado com algoritmos de aprendizado de máquina.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Introdução: Reinternações após uma internação de cuidados agudos são relativamente comuns, onerosas para o sistema de saúde e estão associadas a sobrecarga significativa para os pacientes. Como uma forma de reduzir custos e simultaneamente melhorar a qualidade do atendimento, as readmissões hospitalares recebem interesse crescente dos formuladores de políticas. Só relativamente recentemente foram desenvolvidas estratégias com o objetivo específico de reduzir reinternações não planejadas por meio da aplicação de modelos de previsão. O modelo de risco de readmissão da EPIC, desenvolvido em 2015 para o ambiente hospitalar de cuidados intensivos dos EUA, promete calibração superior e habilidades discriminatórias. No entanto, sua aplicação de rotina no ambiente hospitalar suíço requer validação externa primeiro. Portanto, o objetivo principal deste estudo é validar externamente o modelo de risco de readmissão do EPIC e compará-lo com o índice LACE+ (Tempo de permanência, Acuidade, Comorbidades, Índice de visitas ao pronto-socorro) e o SQLape (Sturing for Quality Level e análise de despesas do paciente) Modelo de readmissão.
Métodos: Por esse motivo, será realizado um estudo de coorte monocêntrico, retrospectivo e diagnóstico. O estudo incluirá todos os pacientes internados entre 1º de janeiro de 2018 e 31 de janeiro de 2019 no hospital Cantonal de Lucerna, na Suíça. Os casos serão pacientes internados que sofreram uma readmissão não planejada (por todas as causas) dentro de 18 ou 30 dias após a alta do índice. O grupo controle será composto por indivíduos que não tiveram reinternação não programada.
Para validação externa, a discriminação dos escores sob investigação será avaliada por meio do cálculo da área sob as curvas de características operacionais do receptor (AUC). Para calibração, o teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow será ilustrado graficamente plotando os resultados previstos por decil contra as observações. Outras medidas de desempenho a serem estimadas incluirão o Brier Score, Net Reclassification Improvement (NRI) e o Net Benefit (NB).
Todos os dados do paciente serão recuperados de armazéns de dados clínicos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Canton Lucerne
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Lucerne, Canton Lucerne, Suíça, 6000
- Cantonal Hospital of Lucerne
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Todos os pacientes internados, com idade igual ou superior a um ano (máx. 100 anos), internados entre 1 de janeiro de 2018 e 31 de dezembro de 2018, ou entre 23 de setembro e 31 de dezembro de 2019.
Critério de exclusão:
- admissão/transferência de outra enfermaria psiquiátrica, de reabilitação ou de cuidados intensivos da mesma instituição,
- destino de alta que não seja a casa do paciente ou
- transferência para outro hospital de agudos, sendo ambos considerados como continuação do tratamento;
- residência estrangeira,
- falecido antes da alta,
- alta no dia da internação,
- recusa de consentimento geral, e
- residência do paciente desconhecido ou destino de alta.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Coorte
- Perspectivas de Tempo: Retrospectivo
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Pacientes internados/Casos readmitidos
Resultado 1: Pacientes que foram readmitidos dentro de 18 dias da data de alta hospitalar índice para o mesmo hospital, com um diagnóstico que levou ao mesmo grupo de diagnóstico principal da internação índice (definição de acordo com o sistema suíço de grupos relacionados a diagnósticos, fusão de casos) Resultado 2: Pacientes com reinternação não planejada dentro de 30 dias da data de alta da internação no mesmo hospital. Uma readmissão não planejada foi definida como uma readmissão através do departamento de emergência. |
Modelo de regressão logística que prevê o risco de reinternações não planejadas por todas as causas, desenvolvido pela empresa privada de software de saúde EPIC.
A pontuação LACE+ é uma pontuação que pode ser usada para prever o risco de morte pós-alta ou readmissão urgente.
Foi desenvolvido com base em dados administrativos em Ontário, Canadá.
O modelo de risco de readmissão (esforço para o nível de qualidade e análise das despesas do paciente) é um algoritmo computadorizado validado e foi desenvolvido em 2002 para identificar readmissões potencialmente evitáveis.
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Pacientes internados/controles não readmitidos
Resultado 1 e 2: Pacientes que não foram readmitidos dentro de 30 dias da data de alta da internação índice.
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Modelo de regressão logística que prevê o risco de reinternações não planejadas por todas as causas, desenvolvido pela empresa privada de software de saúde EPIC.
A pontuação LACE+ é uma pontuação que pode ser usada para prever o risco de morte pós-alta ou readmissão urgente.
Foi desenvolvido com base em dados administrativos em Ontário, Canadá.
O modelo de risco de readmissão (esforço para o nível de qualidade e análise das despesas do paciente) é um algoritmo computadorizado validado e foi desenvolvido em 2002 para identificar readmissões potencialmente evitáveis.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Discriminação aos 18 dias
Prazo: 18 dias após a data de descarga do índice
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Para discriminação dos escores sob investigação, será calculada a área sob as curvas de características operacionais do receptor (AUC).
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18 dias após a data de descarga do índice
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Discriminação em 30 dias
Prazo: 30 dias após a data de descarga do índice
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Para discriminação dos escores sob investigação, será calculada a área sob as curvas de características operacionais do receptor (AUC).
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30 dias após a data de descarga do índice
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Calibração em 18 dias
Prazo: 18 dias após a data de descarga do índice
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Para calibração, o teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow será ilustrado graficamente plotando os resultados previstos por decil contra as observações.
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18 dias após a data de descarga do índice
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Calibração em 30 dias
Prazo: 30 dias após a data de descarga do índice
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Para calibração, o teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow será ilustrado graficamente plotando os resultados previstos por decil contra as observações.
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30 dias após a data de descarga do índice
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Desempenho geral em 18 dias
Prazo: 18 dias após a data de descarga do índice
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Pontuação de Brier (A pontuação de Brier é uma regra de pontuação quadrática, em que a diferença quadrada entre os resultados binários reais Y e as previsões p são calculadas.
A pontuação de Brier pode variar de 0 para um modelo perfeito a 0,25 para um modelo não informativo com uma incidência de 50% do resultado.)
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18 dias após a data de descarga do índice
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Desempenho geral em 30 dias
Prazo: 30 dias após a data de descarga do índice
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Pontuação de Brier (A pontuação de Brier é uma regra de pontuação quadrática, em que a diferença quadrada entre os resultados binários reais Y e as previsões p são calculadas.
A pontuação de Brier pode variar de 0 para um modelo perfeito a 0,25 para um modelo não informativo com uma incidência de 50% do resultado.)
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30 dias após a data de descarga do índice
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Utilidade clínica (NRI) em 18 dias
Prazo: 18 dias após a data de descarga do índice
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Net Reclassification Improvement (NRI): No cálculo do NRI, a melhoria na sensibilidade e a melhoria na especificidade são somadas.
O NRI varia de 0 para nenhuma melhora e 1 para melhora perfeita.
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18 dias após a data de descarga do índice
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Utilidade clínica (NRI) em 30 dias
Prazo: 30 dias após a data de descarga do índice
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Net Reclassification Improvement (NRI): No cálculo do NRI, a melhoria na sensibilidade e a melhoria na especificidade são somadas.
O NRI varia de 0 para nenhuma melhora e 1 para melhora perfeita.
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30 dias após a data de descarga do índice
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Utilidade clínica (NB) em 18 dias
Prazo: 18 dias após a data de descarga do índice
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Benefício Líquido (NB): NB = (TP - w FP) / N, onde TP é o número de decisões verdadeiro-positivas, FP o número de decisões falso-positivas, N é o número total de pacientes e w é um peso igual ao chances do corte (pt/(1-pt), ou a proporção de dano para benefício
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18 dias após a data de descarga do índice
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Utilidade clínica (NB) em 30 dias
Prazo: 30 dias após a data de descarga do índice
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Benefício Líquido (NB): NB = (TP - w FP) / N, onde TP é o número de decisões verdadeiro-positivas, FP o número de decisões falso-positivas, N é o número total de pacientes e w é um peso igual ao chances do corte (pt/(1-pt), ou a proporção de dano para benefício
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30 dias após a data de descarga do índice
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Aljoscha B. Hwang, University Lucerne (Switzerland)
- Investigador principal: Stefan Boes, University Lucerne (Switzerland)
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- 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.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- LUKS_RRM_2019
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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