Mortaliteitsvoorspelling van verpleeghuisbewoners met dementie die met antibiotica behandeld worden voor pneumonie
Het model voorspelt 14-daagse sterfte van verpleeghuisbewoners met dementie en die worden behandeld met antibiotica voor een longontsteking
Research authors: Simone P. Rauh, Martijn W. Heymans, Tessa van der Maaden, David R. Mehr, Robin L. Kruse, Henrica C.W. de Vet, Jenny T. van der Steen
Details Formula Study characteristics Files & References
★★★
Model author
Model ID
1640
Version
1.18
Revision date
2019-05-13
MeSH terms
  • Dementia
  • Pneumonia
  • Antibiotics
  • Model type
    Logistic regression (Calculation)
    Status
    public
    Rating
    Share
    Formula
    No Formula defined yet
    Condition Formula

    Additional information

    Data werden gebruikt van de PneuMonitor-studie (Nederlands proefregisternummer NTR5071). In de PneuMonitor-studie werden 464 pneumonie-episodes bij 429 patiënten in 32 verpleeghuizen tussen januari 2012 en mei 2015 prospectief verzameld. De behandelend arts beoordeelde of de pneumonie al dan niet te behandelen met antibiotica was. Een totaal van 380 episodes kwamen in aanmerking voor analyse om het huidige predictiemodel te ontwikkelen.

    Study Population

    Total population size: 380
    Males: {{ model.numberOfMales }}
    Females: {{ model.numberOfFemales }}

    Continuous characteristics

    Name Mean SD Unit
    Leeftijd 84.2 7.3 Jaren
    Dementie ernst (BANS-S Score) 15.7 4.5 score
    Ademhalingsfrequentie 25.4 8.0 Ademhalingen per minuut
    Polsfrequentie 90.9 17.3 Slagen per minuut

    Categorical characteristics

    Name Subset / Group Nr. of patients
    14-dagen mortaliteit Leeft 325
    Overleden 55
    Dyspnoe Nee 172
    Ja 208
    Bewustzijnsdaling Nee 269
    Ja 111
    Vochtinname Voldoende 192
    Onvoldoende 188
    Afhankelijkheid met eten Zelfstandig 78
    Hulp nodig 130
    Volledig afhankelijk 155
    Decubitus Nee 349
    Ja 31
    Ondervoed Nee 253
    Ja 127
    Ondervoed (ernstig) ziek 88
    Gewichtsverlies 47
    BMI <18.5 kg/m2 69
    Dehydratie Nee 268
    Ja 112
    Toename van de afhankelijkheid met eten gedurende de 2 weken voorafgaand aan de diagnose Nee 257
    Ja 123
    Afhankelijkheid van het aan/uitkleden Onafhankelijk 13
    Assistentie nodig 169
    Volledig afhankelijk 173
    Afhankelijkheid mobiliteit Onafhankelijk 117
    Assistentie nodig 104
    Volledig afhankelijk 134
    Bedlegerig Nee 351
    Ja 29
    Hoesten Nee 93
    Ja 287
    Aspiratie Nee 330
    Ja 50
    Cardiovasculaire voorgeschiedenis Nee 203
    Ja 177
    COPD Nee 295
    Ja 85
    Incontinentie voor ontlasting Nee 159
    Ja 221

    Related files

    No related files available

    Globale kans op overlijden binnen 14 dagen bij behandeling met antibiotica
    ...

    {{ resultSubheader }}

    {{ model.survival.PITTitle }}

    {{ model.survival.YNETitle }}

    Result
    Note
    Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

    Globale kans op overlijden binnen 14 dagen bij behandeling met antibiotica

    {{ resultSubheader }}

    Outcome stratification

    Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

    Conditional information

    Result interpretation

    Het model heeft een goede discriminatie laten zien op interne validatie (AUC = 0.80) en kalibratie is adequaat gebleven (Hosmer-Lemeshow: p = 0.67)

    {{ file.classification }}

    Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement. See our full disclaimer.

    Comments
    Rating
    Comment
    Please enter a comment of rating
    Comments are visible to anyone

    Model feedback

    No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
    Not rated | On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
    logo

    Please sign in to enable Evidencio print features

    In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
    If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

    https://www.evidencio.com/registration

    Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


    Evidencio Community Account Benefits


    With an Evidencio Community account you can:

    • Create and publish your own prediction models.
    • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
    • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
    • Validate your models and validate models from other users.
    • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
    • Use and save prediction models and their data.
    • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
    • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
    • Create your own lists of favorite models and topics.
    A personal Evidencio account is free, with no strings attached! Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.

    Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.