Statistische modellen op ic vaak inaccuraat

Veel van de huidige statistische modellen voor het voorspellen van overlevingskansen op de intensive care (ic) voldoen niet in de klinische praktijk. Dit komt doordat de modellen niet extern zijn gevalideerd en klinisch niet goed bruikbaar zijn.

Lilian Minne onderzocht het gebruik van statistische modellen die voorspellen wat de overlevingskansen zijn van patienten op de ic. Ze laat zien dat modellen snel verouderen vanwege veranderingen in de gezondheidszorg en de samenstelling van de patientenpopulatie. Hierdoor geven de modellen een inaccuraat beeld van de geleverde kwaliteit van zorg.

Minne verbeterde de beschikbare modellen door de mate van orgaanfalen mee te wegen. Deze nieuwe modellen blijken net zo goed als het oordeel van artsen en zijn potentieel bruikbaar voor het ondersteunen van klinische beslissingen. Dit vereist wel uitgebreid onderzoek naar het  rondom levenseinde en de mogelijke impact van het gebruik van deze modellen in de klinische praktijk.

Mw. L. Minne: Mortality prediction in the intensive care. Role of mathematical models in benchmarking and decision-making. Promotor is dhr. prof. dr. A. Abu-Hanna. Co-promotoren zijn mw. prof. dr. S.E.J.A. de Rooij en dhr. prof. dr. E. de Jonge (LUMC).

Promotie 21mrt2013 14:00
Statistische modellen op ic vaak inaccuraat
Geneeskunde
* Agnietenkapel
Oudezijds Voorburgwal 229 – 231 | 1012 EZ Amsterdam
Deelname
Toegang vrij
Gepubliceerd door UvA Persvoorlichting

Redactie Medicalfacts / Alida Budding - Hennink

https://www.medicalfacts.nl

Samen met mijn dochter Janine Budding verzorg ik dagelijks het online medisch nieuws voor zorgverleners, zodat zorgverleners elke dag weer op de hoogte zijn van het nieuws wat voor hen relevant is. De rol en beleving van patiënt & Healthy Ageing, zijn voor mij speerpunten om extra aandacht aan te besteden.

Ik heb jarenlang ervaring in diverse functies in thuiszorg.