Валидация модели риска реадмиссии EPIC, индекса LACE+ и SQLape как предикторов незапланированной реадмиссии в больнице
Внешняя валидация модели риска реадмиссии EPIC, индекса LACE+ и SQLape как предикторов незапланированной реадмиссии в больницу: моноцентрическое ретроспективное диагностическое когортное исследование в Швейцарии
Основная цель этого исследования — внешняя проверка модели риска реадмиссии EPIC и сравнение ее с индексом LACE+ и моделью реадмиссии SQLape.
В качестве вторичной цели модель риска реадмиссии EPIC будет скорректирована на основе проверочного образца, и, наконец, ее производительность будет сравниваться с алгоритмами машинного обучения.
Обзор исследования
Статус
Подробное описание
Введение. Повторные госпитализации после госпитализации в условиях неотложной помощи являются относительно частыми, дорогостоящими для системы здравоохранения и связаны со значительным бременем для пациентов. В качестве одного из способов снижения затрат и одновременного повышения качества медицинской помощи повторная госпитализация вызывает все больший интерес со стороны политиков. Лишь относительно недавно были разработаны стратегии с конкретной целью сокращения незапланированных повторных госпитализаций путем применения моделей прогнозирования. Модель риска реадмиссии EPIC, разработанная в 2015 году для больниц неотложной помощи в США, обещает превосходную калибровку и способность к различению. Однако его рутинное применение в швейцарских больницах требует предварительной внешней проверки. Таким образом, основной целью данного исследования является внешняя проверка модели риска реадмиссии EPIC и ее сравнение с индексом LACE+ (продолжительность пребывания, острота, сопутствующие заболевания, индекс посещений отделения неотложной помощи) и SQLape (стремление к уровню качества и анализ расходы пациента) Модель реадмиссии.
Методы. По этой причине будет проведено моноцентрическое ретроспективное диагностическое когортное исследование. В исследование будут включены все стационарные пациенты, которые были госпитализированы в период с 1 января 2018 года по 31 января 2019 года в кантональной больнице Люцерна в Швейцарии. Случаи будут относиться к стационарным пациентам, которые перенесли незапланированную (по всем причинам) повторную госпитализацию в течение 18 или 30 дней после индексной выписки. Контрольную группу составят лица, у которых не было внеплановой реадмиссии.
Для внешней проверки различение исследуемых показателей будет оцениваться путем вычисления площади под кривыми рабочих характеристик приемника (AUC). Для калибровки критерий согласия Хосмера-Лемешова будет графически проиллюстрирован путем построения прогнозируемых результатов по децилям в сравнении с наблюдениями. Другие оцениваемые показатели эффективности включают в себя оценку Бриера, чистое улучшение реклассификации (NRI) и чистую прибыль (NB).
Все данные о пациентах будут извлечены из хранилищ клинических данных.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Canton Lucerne
-
Lucerne, Canton Lucerne, Швейцария, 6000
- Cantonal Hospital of Lucerne
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Все стационарные пациенты в возрасте от одного года и старше (макс. 100 лет), которые были госпитализированы в период с 1 января 2018 г. по 31 декабря 2018 г. или с 23 сентября по 31 декабря 2019 г.
Критерий исключения:
- прием/перевод из другого психиатрического, реабилитационного или неотложного отделения того же учреждения,
- место выписки, отличное от дома пациента или
- перевод в другую больницу неотложной помощи, что рассматривается как продолжение лечения;
- зарубежная резиденция,
- умерший до выписки,
- выписан в день поступления,
- отказ от общего согласия и
- неизвестное место жительства пациента или место выписки.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Когорта
- Временные перспективы: Ретроспектива
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Повторно госпитализированные/случаи
Результат 1: Пациенты, которые были повторно госпитализированы в течение 18 дней после индексной госпитализации, выписаны в ту же больницу с диагнозом, ведущим к той же основной диагностической группе, что и индексная госпитализация (определение в соответствии со Швейцарской системой групп, связанных с диагнозом, объединение случаев) Исход 2. Пациенты с незапланированной повторной госпитализацией в течение 30 дней после индексной госпитализации выписываются в ту же больницу. Незапланированная повторная госпитализация определялась как повторная госпитализация через отделение неотложной помощи. |
Модель логистической регрессии, которая прогнозирует риск незапланированных реадмиссий по всем причинам, разработанная частной компанией EPIC, занимающейся разработкой программного обеспечения для здравоохранения.
Шкала LACE+ представляет собой балльную оценку, которую можно использовать для прогнозирования риска смерти после выписки или срочной повторной госпитализации.
Он был разработан на основе административных данных в Онтарио, Канада.
Модель риска повторной госпитализации (стремление к уровню качества и анализ расходов пациентов) представляет собой компьютеризированный проверенный алгоритм и была разработана в 2002 г. для выявления потенциально предотвратимых повторных госпитализаций.
|
|
Неповторно госпитализированные пациенты/контрольная группа
Исход 1 и 2: пациенты, которые не были повторно госпитализированы в течение 30 дней после даты госпитализации.
|
Модель логистической регрессии, которая прогнозирует риск незапланированных реадмиссий по всем причинам, разработанная частной компанией EPIC, занимающейся разработкой программного обеспечения для здравоохранения.
Шкала LACE+ представляет собой балльную оценку, которую можно использовать для прогнозирования риска смерти после выписки или срочной повторной госпитализации.
Он был разработан на основе административных данных в Онтарио, Канада.
Модель риска повторной госпитализации (стремление к уровню качества и анализ расходов пациентов) представляет собой компьютеризированный проверенный алгоритм и была разработана в 2002 г. для выявления потенциально предотвратимых повторных госпитализаций.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Дискриминация в 18 дней
Временное ограничение: 18 дней после даты сброса индекса
|
Для различения исследуемых показателей будет рассчитана площадь под кривыми рабочих характеристик приемника (AUC).
|
18 дней после даты сброса индекса
|
|
Дискриминация через 30 дней
Временное ограничение: 30 дней после даты сброса индекса
|
Для различения исследуемых показателей будет рассчитана площадь под кривыми рабочих характеристик приемника (AUC).
|
30 дней после даты сброса индекса
|
|
Калибровка через 18 дней
Временное ограничение: 18 дней после даты сброса индекса
|
Для калибровки критерий согласия Хосмера-Лемешова будет графически проиллюстрирован путем построения прогнозируемых результатов по децилям в сравнении с наблюдениями.
|
18 дней после даты сброса индекса
|
|
Калибровка через 30 дней
Временное ограничение: 30 дней после даты сброса индекса
|
Для калибровки критерий согласия Хосмера-Лемешова будет графически проиллюстрирован путем построения прогнозируемых результатов по децилям в сравнении с наблюдениями.
|
30 дней после даты сброса индекса
|
|
Общая производительность за 18 дней
Временное ограничение: 18 дней после даты сброса индекса
|
Оценка Бриера (Оценка Бриера — это квадратичное правило подсчета очков, в котором вычисляется квадрат разницы между фактическими бинарными результатами Y и прогнозами p.
Оценка Бриера может варьироваться от 0 для идеальной модели до 0,25 для неинформативной модели с 50%-ной вероятностью результата.)
|
18 дней после даты сброса индекса
|
|
Общая производительность за 30 дней
Временное ограничение: 30 дней после даты сброса индекса
|
Оценка Бриера (Оценка Бриера — это квадратичное правило подсчета очков, в котором вычисляется квадрат разницы между фактическими бинарными результатами Y и прогнозами p.
Оценка Бриера может варьироваться от 0 для идеальной модели до 0,25 для неинформативной модели с 50%-ной вероятностью результата.)
|
30 дней после даты сброса индекса
|
|
Клиническая полезность (NRI) через 18 дней
Временное ограничение: 18 дней после даты сброса индекса
|
Чистое улучшение реклассификации (NRI): при расчете NRI суммируются улучшение чувствительности и улучшение специфичности.
NRI колеблется от 0 для отсутствия улучшения до 1 для полного улучшения.
|
18 дней после даты сброса индекса
|
|
Клиническая полезность (NRI) через 30 дней
Временное ограничение: 30 дней после даты сброса индекса
|
Чистое улучшение реклассификации (NRI): при расчете NRI суммируются улучшение чувствительности и улучшение специфичности.
NRI колеблется от 0 для отсутствия улучшения до 1 для полного улучшения.
|
30 дней после даты сброса индекса
|
|
Клиническая полезность (NB) через 18 дней
Временное ограничение: 18 дней после даты сброса индекса
|
Чистая выгода (NB): NB = (TP - w FP) / N, где TP — количество истинно положительных решений, FP — количество ложноположительных решений, N — общее количество пациентов, а w — вес, равный шансы отсечения (pt/(1-pt) или отношение вреда к пользе
|
18 дней после даты сброса индекса
|
|
Клиническая полезность (NB) через 30 дней
Временное ограничение: 30 дней после даты сброса индекса
|
Чистая выгода (NB): NB = (TP - w FP) / N, где TP — количество истинно положительных решений, FP — количество ложноположительных решений, N — общее количество пациентов, а w — вес, равный шансы отсечения (pt/(1-pt) или отношение вреда к пользе
|
30 дней после даты сброса индекса
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Aljoscha B. Hwang, University Lucerne (Switzerland)
- Главный следователь: Stefan Boes, University Lucerne (Switzerland)
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- LUKS_RRM_2019
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .