在农村社区癌症中心的化疗和预测模型开发期间急性护理利用模式

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 在瘤病患者中,急性护理 (ACU) 的使用是昂贵的,长时间的,并且会破坏治疗.
• 识别患有ACU风险的患者对于主动干预至关重要.
• 农村瘤患者面临着独特的护理障碍.

研究的目的:

• 在瘤病患者中开发所有原因急性护理使用 (A-ACU) 和可预防的急性护理使用 (P-ACU) 的预测模型.
• 确定A-ACU和P-ACU的关键预测因素.
• 评估农村特有的急性护理获取障碍.

主要方法:

• 接受静脉注射化疗的成年瘤患者的回顾性队列研究 (2021年10月 - 2024年4月).
• 使用电子医疗记录和保险索赔数据.
• 训练LASSO和随机森林模型来预测30日,90日和180天的A-ACU和P-ACU风险.

主要成果:

• 45.3%的患者经历了A-ACU;10.3%的患者在180天内经历了P-ACU.
• 预测因素包括之前的住院,并发病,保险类型,年龄和实验室值.
• 模型显示出强大的预测性能 (AUC=0.73,F1=0.79).

结论:

• 模型有效地识别使用常规数据的高风险瘤患者的ACU.
• 在农村瘤学人群中验证已知的风险因素.
• 未来将其纳入实践,并应对农村挑战,可以减少ACU.