使用电子健康记录 (EHR) 的表型数据来预测出院情况.
Monisha C Bhatia1,2, Jonathan P Wanderer3,4, Gen Li5
1Vanderbilt University School of Medicine, 1161 21St Ave S, Nashville, TN, 37232, US. monisha.bhatia@ucsf.edu.
一个新的模型使用早期住院数据准确地预测哪些患者需要急性后护理 (PAC). 这有助于为熟练护理设施和其他PAC设置及时规划排出.
科学领域:
- 医疗保健管理的管理
- 临床信息学 临床信息学
- 预测分析是一种预测分析.
背景情况:
- 及时释放到急性后护理 (PAC) 设置对于患者流和资源管理至关重要.
- 早期识别需要PAC的患者对于有效的护理过渡至关重要.
- 当前的方法可能无法在初次住院时充分预测PAC需求.
研究的目的:
- 开发和内部验证急性后护理 (PAC) 需求的预测模型.
- 在入院前24小时内确定预测PAC利用的关键临床因素和护理评估.
- 提高住院患者出院目的地预测的准确性.
主要方法:
- 追溯观察队列研究的设计.
- 利用了成人住院患者入院的电子健康记录 (EHR) 数据.
- 开发了一种使用导出队列数据的多变量逻辑回归模型,并在内部验证了它.
主要成果:
- 首要预测PAC出院的因素包括年龄较大,重症监护室 (ICU) 的入院,急诊室 (ED) 的入院,家庭药物数量,以及较高的莫尔斯跌倒风险得分.
- 开发的模型表现出强大的预测性能,c-统计值为0.875.
- 该模型在验证队列中的81.2%情况下正确预测了排放目的地.
结论:
- 结合基线临床因素和护理评估的预测模型显示出出色的表现.
- 这种模型可以可靠地识别可能需要急性后护理的患者.
- 这些发现支持使用该模型来优化出院计划和患者过渡到PAC设施.
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