阿姆普雷迪克特·莫雷:预测经过动脉截肢后的死亡率和重新截肢风险
Daniel C Norvell1, Alison W Henderson2, Aaron J Baraff3
1VA Puget Sound Health Care System, Seattle, WA, USA; Department of Rehabilitation Medicine, University of Washington, Seattle, WA, USA; VA Centre for Limb Loss and Mobility (CLiMB), Seattle, WA, USA.
一个新的模型,AMPREDICT MoRe,使用电子健康记录数据预测异动脉截肢后的死亡和重新截肢. 这种工具有助于截肢层面的决策,改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 血管外科 血管外科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 预测分析是一种预测分析.
背景情况:
- 异动脉截肢,通常是由于糖尿病和外周动脉疾病,携带死亡和重新截肢的重大风险.
- 由于数据要求,现有的预测模型面临实施障碍.
- 电子健康记录 (EHR) 为临床预测提供了丰富,可访问的数据源.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的预测模型,AMPREDICT MoRe,用于死后和经过失血管截肢后的再截肢.
- 为了克服实施障碍,只使用易于获得的EHR预测指标.
- 在截肢水平选择时支持临床决策.
主要方法:
- 追溯性队列研究,对9,221名经历一次单边异动脉截肢事件的患者进行了追溯性队列研究 (横,横或横).
- 使用的退伍军人事务公司数据仓库数据从2015年10月到2021年9月.
- 使用多项逻辑回归和LASSO (最小绝对收缩和选择运算符) 进行变量选择和模型拟合.
- 对20%的队列进行了外部验证.
主要成果:
- 最终的AMPREDICT MoRe模型包括23个基于EHR的预测因素.
- 观察到的结果分布:没有死亡/没有重新截肢 (57.7%),没有死亡/重新截肢 (22.9%),死亡/没有重新截肢 (14.3%),死亡/重新截肢 (5.1%).
- 模型显示了整体中度歧视 (M指数0.70),死亡的预测力更强 (0.79),而不是再截肢 (0.67),并且在没有不良结果和两种不良结果 (0.82) 之间进行最佳歧视.
结论:
- AMPREDICT MoRe模型已成功开发和验证,用于预测经过异动脉截肢后的死亡和重新截肢.
- 它依赖于电子健康记录数据,这有助于在临床环境中切实应用.
- 未来的决策支持工具可以在不需要患者采访的情况下开发,简化临床工作流程.
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