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J-GLOBAL ID：201702238757563028   整理番号：17A1378245

HOMR今!入院時の入院患者に対するモデルを正確に予測する1年間の死亡リスク【Powered by NICT】

The HOMR-Now! Model Accurately Predicts 1-Year Death Risk for Hospitalized Patients on Admission

著者 (6件)： van Walraven Carl (Departments of Medicine and Epidemiology & Community Medicine, University of Ottawa, Ontario, Canada) ,  van Walraven Carl (Ottawa Hospital Research Institute, Ontario, Canada) ,  van Walraven Carl (Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES@uOttawa), Ontario, Canada) ,  Forster Alan J. (Departments of Medicine and Epidemiology & Community Medicine, University of Ottawa, Ontario, Canada) ,  Forster Alan J. (Ottawa Hospital Research Institute, Ontario, Canada) ,  Forster Alan J. (The Ottawa Hospital, Ontario, Canada)
資料名： American Journal of Medicine  (American Journal of Medicine)
巻： 130  号： 8  ページ： 991.e9-991.e16  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0530B  ISSN： 0002-9343  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 病院患者1年死亡リスク(HOMR)スコアは病院への入院の1年以内の死亡リスクを正確に予測するために健康管理データを用いた外部検証指標である。を導出し,内部患者は病院に入院した場合は入手可能なデータを用いてHOMR修飾を検証した。2004と2015年の間に著者らの三次医療教育病院での全ての成人入院から,患者当たり1を無作為に選んだ。は入院時に当院のデータシステムから決定できることをすべてHOMR変数に加え予知可能性がある他の因子。人口動態統計登録は,入院から1年後の生命状態を決定した。2,06,396名の患者のうち,32,112名(15.6%)は入院の1年以内に死亡した。HOMR今!モデルは患者(性別,共存症,生活と癌臨床状態,および1年死亡リスク地域住民を対象とした生命表から)と入院因子(入院年,緊急度,サービスと実験室視力スコア)を含んでいた。モデルは全変動(RegenkirkeのR~2値0.53)の半分以上は非常に識別(C統計0.92)であることを説明し,予測された死亡リスク(校正勾配0.98)する。患者が入院するとき,死亡の1年リスクは入手できるの定期的に収集したデータを用いて正確に予測できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 健康管理 ,  視力 ,  *予測 ,  病院 ,  *入院 ,  *患者 ,  死亡率 ,  成人
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  地域住民 ,  性別 ,  人口動態統計 ,  スコア ,  *死亡リスク ,  *入院患者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 管理データ ,  キャリブレーション ,  識別 ,  入院 ,  死亡率 ,  多変量ロジスティック回帰 ,  リスク指数 ,  リスクモデル ,  リスクスコア ,  生存

分類 (2件)： 薬事,薬業  (GU01020R) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 入院 ,  入院患者 ,  モデル ,  予測 ,  死亡リスク