Illness Severity Scores in Veterinary Medicine: What Can We Learn?
Notice bibliographique
Résumé
Illness severity scores are gaining increasing popularity in veterinary medicine. This article discusses their applications in both clinical medicine and research, reviews the caveats pertaining to their use, and discusses some of the issues that arise in appropriate construction of a score. Illness severity scores can be used to decrease bias and confounding and add important contextual information to research by providing a quantitative and objective measure of patient illness. In addition, illness severity scores can be used to benchmark performance, and establish protocols for triage and therapeutic management. Many diagnosis-specific and diagnosis-independent veterinary scores have been developed in recent years. Although score use in veterinary research is increasing, the scores available are currently underutilized, particularly in the context of observational studies. Analysis of treatment effect while controlling for illness severity by an objective measure can improve the validity of the conclusions of observational studies. In randomized trials, illness severity scores can be used to demonstrate effective randomization, which is of particular utility when group sizes are small. The quality of veterinary scoring systems can be improved by prospective multicenter validation. The prevalence of euthanasia in companion animal medicine poses a unique challenge to scores based on a mortality outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».