医院再入院的风险预测模型:系统性审查
Devan Kansagara1, Honora Englander, Amanda Salanitro
1Department of General Internal Medicine, Portland Veterans Affairs Medical Center, Mailcode RD71, 3710 SW US Veterans Hospital Rd, Portland, OR 97239, USA. kansagar@ohsu.edu
JAMA
|October 20, 2011
概括
大多数医院再接收风险预测模型表现不佳,阻碍了有效的患者护理干预和医院比较. 需要进一步的研究来改进这些模型用于临床和行政用途.
科学领域:
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 医疗信息学 医疗信息学
- 临床流行病学临床流行病学
背景情况:
- 预测住院再接收风险对于有针对性的护理过渡干预至关重要.
- 准确的风险调整对于公平的医院绩效比较至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查经过验证的再接收风险预测模型.
- 评估模型性能,并评估其适用于临床和行政应用的适用性.
主要方法:
- 在MEDLINE,CINAHL,Cochrane图书馆和EMBASE数据库中进行了搜索.
- 包括英语出版的研究,包括医学患者的衍生和验证队列.
- 提取了有关患者群体,环境,模型性能 (歧视,校准) 和数据收集方法的数据.
主要成果:
- 确定了26个独特模型的30项研究,主要侧重于30天的再接收.
- 医院对比模型 (n=14) 显示差异差别 (c-统计值为0.55-0.65).
- 在出院时识别高风险患者的模型 (n=5) 显示出更好的歧视 (c-统计 0.68-0.83).
- 功能和社会变量改善了模型歧视,但未得到充分利用.
结论:
- 目前的再接收风险预测模型在比较和临床目的上通常表现不佳.
- 虽然一些模型可能在特定情况下提供实用性,但为了广泛采用,需要进行重大改进.
- 未来的模型开发应纳入更广泛的变量范围,包括健康的社会决定因素.
