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客觀的推導和驗證工具,回顧性確定延遲診斷闌尾炎的管理數據和精度高。
設計橫斷麵研究。
設置五個兒科急診(EDs)。
參與者21歲以下的669名患者可能延遲診斷闌尾炎,定義為兩個ED遇到7天內第二次闌尾炎。
結果延遲診斷被定義為闌尾炎存在但不是在第一個ED診斷遇到基於標準化評審記錄。隊列分為推導(2/3)和驗證(1/3)組。我們得到一個預測規則使用邏輯回歸,僅從行政與協變量包括變量獲得數據。由此產生的觸發工具是用於驗證組確定曲線下的麵積(AUC)。測試特點確定在兩個預測概率閾值。
結果延遲診斷病人發生在471年(70.4%)。這個工具有一個AUC為0.892 (95% CI 0.858 - 0.925)推導組和0.859(95%可信區間0.806到0.912)驗證組。陽性預測值(PPV)延遲的最大精度閾值為84.7% (95% CI 78.2%到89.8%)和確定延遲情況下的87.3%。PPV的更嚴格的閾值為94.9% (95% CI 87.4%到98.6%)和確定延遲情況下的46.8%。
結論這個工具準確確定延遲診斷闌尾炎。它可以用來篩選潛在的錯過了診斷或專門識別一群兒童延遲診斷。
- 衛生信息學
- 小兒外科手術
- 事故和急診醫學
數據可用性聲明
合理的請求數據。調查和收集的數據都可以在合理的請求。
這是一個開放的分布式條依照創作共用署名非商業性(4.0 CC通過數控)許可證,允許別人分發,混音,適應,建立這個工作非商業化,和許可他們的衍生產品在不同的協議,提供了最初的工作是正確地引用,給出合適的信用,任何更改表示,非商業使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
研究建立一種專門的方法與延遲診斷萎靡不振的情況下,允許在大型數據集研究病曆並不可用。
工具推導和驗證在不同的人群。
專家醫療記錄審核是基於以前客觀的標準進行的。
在兒科急診病人進行評估,可能不同於non-paediatric應急部門,影響性能之外的兒科設置規則。
介紹
闌尾炎是兒童中最常見的嚴重的緊急手術。1闌尾炎診斷在年輕的孩子可能更困難,常常表現出更少的疾病的典型特征,並與其他症狀和體征可以重疊,更常見的疾病,如腸胃炎。2 3延遲與並發症包括闌尾炎穿孔、腹腔膿腫形成,敗血症,很少需要腸切除。4及時診斷可以防止這些並發症。急診(ED)強調了環境因素,使患者容易延誤診斷,因為高認知負荷臨床醫生、頻繁的高風險決定,患者通常不先前已知的臨床醫生。5個6
係統的識別診斷錯誤是第一步在預防臨床診斷的延遲,但是報告的診斷錯誤是不可靠的,具有挑戰性的,通常依賴於專家審查。7 - 11然而,審查是費勁的,昂貴和困難的規模。自動化方法保證屏幕和識別潛在的錯誤原因,但是需要手動審核篩選後。12日13案件審查取決於訪問記錄和資源來執行評審,樣品更偏向於醫院願意參與。14
盡管存在這些障礙,各種類型的工具來評估整個醫院診斷的準確性,需要提高延遲診斷兒童嚴重的緊急狀況。大多數童年ED遭遇發生在社區EDs不是主要由臨床醫師治療兒童,和三分之一的EDs評估平均每天不到五個孩子。15日16這可能放大兒童診斷的挑戰,誰更有可能發展無法提供準確的曆史信息,而在疾病的早期症狀往往非特異性。17管理數據是唯一當前廣泛的護理評估在所有類型的醫院,因此目前是唯一現實的方法了解各行各業的護理。14
方法確定延遲診斷管理數據,如果證明是準確的,有幾個優勢。首先,他們可以用於管理數據照亮管理員因素和利率的延遲診斷通知改進工作。其次,他們可以用來確定高性能醫院或醫院係統,可以作為模型或其他機構尋求改善診斷標準。第三,他們可以節省大量精力在確定情況下為當地審查和反饋。最後,他們可以用來評估改進的努力集中在診斷準確性。
應對挑戰的有效識別潛在的診斷錯誤,我們以前駕駛方法準確確定延遲診斷條件使用中包含的信息的管理數據。18這裏,我們報告一個多中心調查,以驗證方法的識別延遲診斷闌尾炎的兒童和年輕人年齡不到21歲。
方法
設計,設置和參與者
我們進行了回顧性橫斷麵研究,開發和測試一個決策規則使用變量隻能在行政數據預測延遲診斷闌尾炎,由專家評審。這項研究的目的是按照標準的診斷準確性研究指南研究報告的診斷準確性。19參與者的兒童和年輕人年齡< 21年訪問的五個全國兒科EDs從2010年到2019年,首次診斷闌尾炎,和有一個訪問前7天。相關的ED遇到闌尾炎診斷被指定為“診斷,”和前遇到被指定為“初始接觸”。代碼包含使用診斷病例(國際疾病分類,第九版,臨床修改(ICD-9-CM) 540。x, 541年、542年和ICD-10-CM K35.x-K37.x)。患者被排除在外,如果存在不足的醫療記錄來確定是否發生了延遲診斷,如果沒有記錄之前遇到的存在,如果病人離開了ED不被發覺,或者病人轉移的結論初始ED訪問(使延遲診斷的決心不可能)。
數據源
管理數據的來源是兒科健康信息係統(φ)。φ數據庫包含臨床從44非盈利和計費數據,三級護理的兒童醫院。數據收集、驗證和維護程序之間通過共同努力保證兒童醫院協會(美國堪薩斯州Lenexa)和參與醫院,和以前被描述。20 - 22數據鑒定的時候數據提交和數據遭受大量的信度和效度檢查之前包括在數據庫中。在這項研究中,數據從五個醫院都包括在內。病例從φreidentified本地和與電子健康記錄(EHR)在每個參與網站的人工檢查。
結果
延遲診斷參考標準的主要結果是由人工專家EHR的審查。它被定義為闌尾炎出席首次遇到。評論家認為闌尾炎的可能性存在“near-definitely不是”,“可能不”,“可能”,“可能”或“near-definitely”(定義中提供在線補充表1)。
評論者都具備醫師資格認證的兒科急診醫學教師。評論家被訓練的評估延遲使用學習閱讀材料,然後進行測試,測試評分標準40闌尾炎病例。實時反饋給每個響應。正確答案和反饋是由multispecialty專家共識麵板。23審查評估延遲診斷是二分延遲診斷(可能或near-definitely延遲)延遲診斷(可能是,可能不是或不near-definitely延遲)。這種方法案例回顧以前顯示高兩分的可靠性非常相似的群體。18訓練後,評論家評價研究情況。評論家被蒙蔽的決策規則評估延遲診斷。
決策規則的發展
決策規則評估延遲診斷闌尾炎的可能性使用變量中包含的管理數據和基於調查人員的臨床經驗。其中包括年齡(< 3年,3 - 10年或≥11年),性別、複雜的慢性疾病史,24重溫間隔(天初始和診斷之間遇到),闌尾炎穿孔診斷代碼(ICD-9-CM 540.0 - 1, ICD-10-CM K35.2x, K35.32-33),診斷遇到的滯留時間(0 - 1、2 - 3、4 - 7或> 7天),具體的診斷和個人存在與否在最初遇到的包括腹痛、便秘、脫水、發燒、腸胃炎、泌尿生殖器的條件,主管/耳朵/眼睛/鼻子/喉嚨條件,白細胞增多,尿路感染,病毒感染或以上(診斷標準在線補充表2)。
全部人群中被隨機分為推導(2/3)和驗證(1/3)集,分層的結果。決策規則是訓練隻使用派生集。選擇變量包含在使用單變量邏輯回歸的決策規則。所有變量與結果相關,p < 0.20是包含在決策規則。最後創建模型基本決策規則中使用多變量邏輯回歸推導集使用延遲診斷(由專家審查)和所有封閉式的變量作為預測結果。決策規則的分類情況下延遲或不推遲使用兩個閾值:(1)最大精度閾值,基於模型預測的概率大於或等於價值最大化的比例正確的分類25(2)near-definite延遲閾值,如果延遲的預測概率≥90%。
分析
延遲診斷的患病率是決定整個隊列,然後分別通過網站。我們構造的接受者操作特征(ROC)曲線的推導和驗證集,說明敏感性和特異性的權衡決策規則的正確分類延遲診斷。在中華民國曲線(AUC)計算。敏感性,特異性,陽性預測值(PPV),陰性預測值(NPV)和精度確定的規則推導和驗證集的兩個閾值(最大精度和near-definite延遲)。我們確定二項的95%獨聯體為每個測試的特點。
校驗規則的確定分別推導和驗證集。我們第一次使用延遲診斷的預測概率分類患者0% < 20%、20% < 40%,40% < 60%、60% < 80%或80%到100%可能延誤診斷。然後我們計算的實際比例患者延遲診斷和95%的二項式的CI在每個這些子組。一個示例二項比例測試驗證設置比較期望頻率的計算延遲(10%、30%、50%、70%和90%,分別)與實際比例。
敏感性分析,重新創建規則推導預測(1)的結果,可能或near-definite延遲(寬鬆的規則)或(2)near-definite延遲(一個嚴格的規則)。
統計學意義是定義為p < 0.05。prestudy權力分析建議我們需要驗證組的193名患者有80%的力量估計在10百分點PPV規則,基於二項精確置信區間在0.9 (PPV的預期基於試點工作)。18
病人和公眾參與
病人和公眾沒有參與這項研究的發展,研究的主題是關注信息。
結果
中801例患者納入研究,因為7天內重新導致闌尾炎診斷,我們排除了14個(1.7%)有足夠的記錄,5例(0.6%)無記錄的最初的邂逅,32例(4.0%)為離開而不被看見的和81年(10.1%)的轉移在最初的相遇。我們分析了669例(83.5%)患者。人口群體所示表1之間,沒有顯著差異的特點推導的兒童或驗證集。延遲診斷闌尾炎的發生在471年(70.4%)的患者。
決策規則的推導
在所有可能的變量篩選包容,除了年齡與結果有關,p < 0.20。最終的邏輯回歸模型用於顯示了決策規則表2。風險計算器是可用的在線補充文件2。最相關的變量延遲診斷闌尾炎穿孔和初始和診斷遇到之間的時間間隔。的最大精度閾值預測延遲診斷的概率是0.568。因此,根據推導的決策規則決定,延遲診斷時最精確的預測情況下的預測概率延遲> 56.8%。
決策規則的驗證
ROC曲線描繪敏感性和特異性的權衡不同閾值的預測概率的延遲所示圖1。推導的AUC設置為0.892 (95% CI 0.858 - 0.925)和驗證組為0.859 (95% CI 0.806 - 0.912)。我們應用使用最大精度閾值的決策規則分別56.8%和> 90%的推導和驗證集。PPV驗證集的預測規則為84.7% (95% CI 78.2%到89.8%)和NPV為67.7% (95% CI 54.7%到79.1%)。≥90%的概率預測使用更嚴格的截止了PPV為94.9% (95% CI 87.4%到98.6%)和淨現值的42.9% (95% CI 34.7%到51.3%)。決策規則的測試特點所示表3。模型的校準是優秀的。驗證隊列,延遲診斷的概率的預測沒有顯著不同的實際概率延遲診斷,除了孩子的預測概率為20% < 40%,延遲診斷是低估了(表4)。
接受者操作特性曲線描述之間的權衡靈敏度和假陽性率(1-specificity)在預測延遲診斷。推導的AUC設置為0.892 (95% CI 0.858 - 0.925)和驗證組為0.859 (95% CI 0.806 - 0.912)。AUC,曲線下的麵積。
敏感性分析
寬容和嚴格的決策規則有相似性能的主要決策規則(規則和細節測試特征所示在線補充表3和圖4)。驗證auc是0.865 (95% CI 0.800 - 0.930)寬鬆的規則為0.803 (95% CI 0.747 - 0.859)的嚴格的規則。PPV為92.6%(95%可信區間87.7%到96.0%)寬鬆的規則和63.1%(95%可信區間53.9%到71.7%)的嚴格的規則。
討論
我們成功地推導和驗證一個精確的決策規則延遲診斷闌尾炎的回顧性確定病例管理數據,PPV的84.7%。重要的是,決策規則背後的模型校準,提供準確的估計延遲的可能性,並可以識別subcohort幾乎肯定經曆了延遲診斷闌尾炎的患者:嚴格模型閾值PPV為94.9%。規則隻依賴行政數據庫所包含的信息,包括病人的人口統計,遇到保持和診斷代碼的長度。模型是適合的護理評估,研究和改進工作同時在本地和國家和國家的水平。
我們認為,決策規則將是有用的幾個不同的應用程序通過改變閾值檢測延遲。由於規則是校準,使用較低的預測概率閾值來檢測延遲(如0.2)將提供敏感檢測,但需要進一步審查確認延遲,並使用更高的檢測閾值(如0.8)將提供具體的檢測,但是會錯過例延遲。在更高的閾值,決策規則足夠具體估計利率延遲診斷闌尾炎的人口來自大型管理數據庫,不需要後續審查。這些特性的規則是至關重要的,因為他們允許直接評估的診斷性能在醫院沒有相當大的質量測量基礎設施或投資研究。使用一個敏感閾值,醫院可以跟蹤他們的診斷性能和屏幕可能延遲的情況下,協助質量保證努力平衡好例子捕獲和許多案件審查的可行性。分層方法是屏幕隻有例以上敏感閾值但假設這些閾值構成延遲就越高。
最終的模型反映了臨床因素導致延遲診斷闌尾炎。短期內初始和診斷之間遇到最初的一個是相關的可能性增加,反映證據表明兩個ED的親緣訪問隨時間而減小。26穿孔的診斷與延遲診斷的可能性發生,因為它增加了可能持續時間以前存在的疾病的診斷。條件通常誤診闌尾炎與之前的可能性更大延遲和包括腸胃炎和尿路感染。相比之下,一個明顯的缺失相關診斷延遲的可能性。
此規則的方法用於生成是generalisable其他緊急情況。首先,我們召集了一個專家小組來定義標準分級延遲診斷。其次,專家評審員培訓評估記錄。最後,評論家分析數以百計的記錄生成足夠的數據來建立一個可靠的決策規則。變量可以被用來其他條件,但小兒闌尾炎的規則本身是獨一無二的。我們相信這種方法複製其他條件將是有用的,因為一旦發達,一個規則適用於持續的質量監測和研究。一旦擴展到多個條件,它將提供一個現實的對醫院的整體診斷性能,已被證明是難以捉摸的。
一個主要原因,我們開發了這個決策規則,識別,從而預防診斷錯誤一般是具有挑戰性的,因為自我報告是不可靠的,費勁的案件審查是必要的。7 27兒童是特別具有挑戰性的,因為大多數兒科護理之外發生的兒科醫院,進行的研究是最常見的和電子醫療紀錄可能不可用。14 28盡管觸發工具存在識別診斷錯誤在腹部的情況下,他們太非特異性放棄複習步驟,需要訪問記錄。29日我們的方法的一個關鍵優勢是,高閾值的概率預測的90%,延遲可以具體確定。
這項研究有幾個優點,包括依賴於多學科共識的定義延遲診斷,驗證模型的隊列不同,用於訓練它,大樣本大小,使用的數據來自多個中心和表麵有效性的因素預測延遲。隻限製包括使用數據從兒科醫院(暗示未來價值的獨立驗證一般醫院)和決策規則模型的複雜性。另外,我們沒有執行兩分的可靠性測試,雖然我們以前在試點工作,兩分的,這種方法可靠性很好。18最後,使用隨機分離群體決策規則的發展可以導致樂觀的預測;因此,我們打算進一步驗證這條規則在外部人口在未來。
總之,我們開發和驗證一個模型,可以準確地確定延遲診斷小兒闌尾炎的管理數據,而不需要手工記錄審查確認。這個模型可以應用於醫院數據源的波利奇ymakers和研究人員沒有訪問病人的記錄,允許精確的研究在大多數醫院診斷錯誤。醫院所使用的模型也可能是係統識別錯誤和改善護理。
數據可用性聲明
合理的請求數據。調查和收集的數據都可以在合理的請求。
倫理語句
病人同意出版
倫理批準
本研究涉及人類參與者但波士頓兒童醫院的機構審查委員會免除這項研究。知情同意並不是必需的,因為這完全是一個回顧性病曆審查。這項研究是由波士頓兒童醫院IRB豁免。
引用
腳注
貢獻者公裏了研究計劃,數據收集,數據分析,起草了手稿,和研究作為擔保人。RB, MCM於JAF導致了研究設計,大幅修訂後的手稿。廣告有助於研究計劃和程序。PPC, ATC,狂歡和特別提款權大大導致了研究設計和數據收集。
資金通過獎K08HS026503公裏收到資金從衛生保健研究和質量,和波士頓兒童醫院辦公室的教師發展。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人和公眾參與病人和/或公眾沒有參與設計,或行為,或報告,或傳播本研究計劃。
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