心不全入院後の30日全原因病院再入院のハイリスクで患者を迅速に同定するための医療センター集団のための国家モデルのカスタマイズ【JST・京大機械翻訳】

Cox Zachary L.; Cox Zachary L.; Lai Pikki; Lewis Connie M.; Lindenfeld JoAnn; Collins Sean P.; Lenihan Daniel J.

文献

J-GLOBAL ID：201802299192196937 整理番号：18A1243998

心不全入院後の30日全原因病院再入院のハイリスクで患者を迅速に同定するための医療センター集団のための国家モデルのカスタマイズ【JST・京大機械翻訳】

Customizing national models for a medical center’s population to rapidly identify patients at high risk of 30-day all-cause hospital readmission following a heart failure hospitalization

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資料名：
巻： 47 号： 4 ページ： 290-296 発行年： 2018年
JST資料番号： E0857B ISSN： 0147-9563 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)

背景:心不全(HF)入院後の30日の読み取りを予測するNational誘導モデルは,制度的使用に対する不十分な識別をもたらす。医療センターにおける国家モデルに対する性能を比較するために,医学的に採用され,制度的にカスタマイズされたリスク因子からカスタマイズされた再入院リスクモデルを開発した。HF(n=1,454)に対して入院した65歳以上の患者の年齢≧65歳を,誘導コホートおよび別個の検証コホート(n=243)において研究した。すべての30日の病院読影を記録した。主要な結果は,国家モデルと比較してリスク識別(c-統計)であった。カスタマイズされたモデルは,検証コホートにおいて0.63のc-統計値を有する国家モデル(0.60と0.61のc-統計値)と比較して,改善された識別(c-統計0.72;95%CI0.69-0.74)を示した。国家モデルと比較して,カスタマイズしたモデルは,低リスク(9.4%)四分位から高リスク(38.3%)を識別することにより,優れた再入院リスクプロファイリングを示した。カスタマイズしたモデルは,国家モデルと比較してHF入院から再入院リスク識別を改善した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (4件)： , , ,

代謝異常・栄養性疾患一般 , 循環系の臨床医学一般

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