Erklärbares Modell prognostiziert lange Krankenhausaufenthalte bei Senioren

Ein neues Forschungsprojekt aus Kolumbien hat ein erklärbares Vorhersagemodell entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit eines verlängerten Krankenhausaufenthalts (pLoS) bei älteren Patienten vorhersagen kann. Das Modell nutzt ausschließlich Daten, die bei der Aufnahme verfügbar sind, und setzt auf eine innovative Merkmal-Auswahl, die nicht korrelierte Variablen mit hohem Informationsgehalt identifiziert.

Die Studie analysierte 120 354 Aufnahmeprotokolle des Hospital Alma Mater de Antioquia von Januar 2017 bis März 2022. Nach einer sorgfältigen Bereinigung wurden die Daten in Trainings-, Test- und Validierungssets aufgeteilt (67 % / 22 % / 11 %). Ein logistisches Regressionsmodell klassifizierte die Aufenthalte in zwei Gruppen: weniger als sieben Tage und sieben Tage oder mehr.

Im Validierungsdatensatz erzielte das Modell eine Spezifität von 0,83, eine Sensitivität von 0,64, eine Genauigkeit von 0,76, eine Präzision von 0,67 und einen AUC‑ROC von 0,82. Die Merkmal-Auswahl liefert neun leicht interpretierbare Variablen, die die Transparenz des Modells erhöhen und wichtige Einflussfaktoren auf lange Aufenthalte aufzeigen.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Modell nicht nur eine robuste Vorhersage liefert, sondern auch wertvolle Einblicke für das Krankenhausmanagement bietet. Es kann als Grundlage für gezielte Interventionen dienen, um die Dauer von Krankenhausaufenthalten bei älteren Patienten zu verkürzen und damit die Qualität der Versorgung zu verbessern.