基于电子医疗记录的住院患者预后模型:发展和内部-外部交叉验证
Rex Parsons1, Robin Blythe1, Susanna Cramb1,2
1Australian Centre for Health Services Innovation and Centre for Healthcare Transformation, School of Public Health and Social Work, Queensland University of Technology, Kelvin Grove, Australia.
Journal of medical Internet research
|November 13, 2024
概括
这项研究为住院患者开发了一种动态跌倒风险模型,在预测跌倒方面显示出高准确度. 该模型使用电子健康记录,可以帮助优先考虑高风险人群的跌倒预防策略.
科学领域:
- 临床信息学 临床信息学
- 患者安全 患者安全
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 在医院中有效预防跌倒需要早期识别风险.
- 现有的跌倒风险工具往往不准确,不有效,耗时.
- 需要使用常规数据进行准确,动态的跌倒风险估计,以优先考虑干预措施.
研究的目的:
- 开发和验证一个准确的,动态的预后模型,用于住院患者跌倒.
- 用例行记录的电子病历数据来预测跌倒风险.
主要方法:
- 开发并验证了一种使用Cox比例危险与时间变化的协变量的预测模型.
- 利用了来自5家澳大利亚医院 (2018-2021) 的数据,包括行政数据,停留时间和以前的跌倒.
- 评估模型校准与波桑回归和歧视与时间依赖的ROC曲线分析.
主要成果:
- 该模型在入院24小时后实现了0.899的曲线下的面积,表明了高度的歧视.
- 随着时间的推移,预测性能下降,在第七天AUC为0.765.
- 观察到取决于地点的风险过高/低估,表明可能需要重新校准.
结论:
- 通过使用大型的多站点数据集,开发了一种高度歧视性住院患者倒的预后模型.
- 该模型显示了临床决策支持的潜力,以优先考虑预防跌倒的努力.
- 特定站点的性能变化凸显了需要重新校准以优化准确性.


