医院分拣预测模型的前景验证,以减少不足分拣:一个EAST多中心研究
Elise A Biesboer1, Courtney J Pokrzywa1, Basil S Karam1
1Department of Surgery, Division of Trauma and Acute Care Surgery, Medical College of Wisconsin, Milwaukee, Wisconsin, USA.
Trauma surgery & acute care open
|May 13, 2024
概括
这项研究优化了创伤分拣模型,以预测紧急干预的需要,改善了资源配置. 经过验证的模型显示,它有望减少弱势患者群体的不足.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 创伤外科 手术 创伤外科
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 层级创伤小组激活 (TTA) 旨在优化对受伤患者的资源配置.
- 实现目标低选率 (<5%) 和过量选率 (<35%) 是一个挑战,各中心的绩效差异很大.
- 现有的创伤分类模型需要优化和外部验证以提高准确性和一致性.
研究的目的:
- 优化和外部验证先前开发的医院创伤选预测模型.
- 预测在6小时内需要紧急干预 (NEI-6),这是完全TTA的关键指标.
- 为了减少TTA的变化,并提高低选/高选率.
主要方法:
- 一个加权的多重物流回归模型被用来重新训练和优化NEI-6模型.
- 使用了来自五个创伤中心的前性数据,其中一部分用于再培训,其余部分用于外部验证.
- 模型的性能被用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下的面积和精度召回曲线 (AUPRC) 下的面积来评估.
主要成果:
- 外部验证队列包括2476名患者.
- 优化的模型实现了AUROC的0.80和AUPRC的0.63.
- 低选率总体为9.1%,重创伤为8.8%,65岁以上患者为8.4%,黑人或非裔美国患者为7.7%.
结论:
- 外部验证的NEI-6模型采用推的低选率和超选率.
- 该模型显著降低了TTA变异性,特别是在重创伤患者中.
- 该模型在历史上经历过高低率的人群中展示了有效的表现.
