自動化集中治療室のリスク調整：国立退役軍人局の研究からの結果

背景：集中治療室（ICU）間の治療結果の比較には、ICU入室時の病気の重症度と死亡リスクの違いに対するリスク調整が必要であり、これは歴史的に高額なチャートレビューと手動データ入力により取得されてきました。目的：病院の電子データベースで容易に利用可能なデータを使用して、ICUでの患者の死亡リスクを正確に推定し、自動化を可能にすることです。デザインと設定：多変量ロジスティック回帰を用いて、1996年2月から1997年7月の間に17の退役軍人健康管理病院で行われた29,377件の連続的な初回ICU入室から形成された分割導出（17,731）と検証（11,646）サンプルを使用して、病院退院時の死亡率を予測するモデルを開発し、検証するコホート研究です。主な結果の測定：年齢、検査データ、診断、ICU入院の理由、および併存疾患に基づいて調整された病院退院時の死亡率。結果：全体の病院死亡率は11.3%でした。検証サンプルでは、このモデルは生存者と非生存者をよく分離しました（受信者動作特性曲線の下面積 = 0.885）。観察された死亡率と予測された死亡率の範囲を調査したところ、モデルは適切にキャリブレーションされていました。結論：自動化はICU結果のリスク調整へのアクセスを広げる可能性があり、識別能力のわずかなトレードオフが発生します。より広範な使用はICU結果の妥当な評価を促進し、効果的な実践を奨励し、ICUの質を改善するかもしれません。