Predicting outcome following colorectal cancer surgery using a colorectal biochemical and haematological outcome model (Colorectal BHOM)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To present a new biochemistry and haematology outcome model which uses a minimum dataset to model outcome following colorectal cancer surgery, a concept previously shown to be feasible with arterial operations. METHOD: Predictive binary logistic regression models (a mortality and morbidity model) were developed for 704 patients who underwent colorectal cancer surgery over a 6-year period in one hospital. The variables measured included 30-day mortality and morbidity. Hosmer-Lemeshow goodness of fit statistics and frequency tables compared the predicted vs the reported number of deaths. Discrimination was quantified using the c-index. RESULTS: There were 573 elective and 131 nonelective interventional cases. The overall mean predicted risk of death was 7.79% (50 patients). The actual number of reported deaths was also 50 patients (χ(2) = 1.331, df = 4, P-value = 0.856; no evidence of lack of fit). For the mortality model, the predictive c-index was = 0.810. The morbidity model had less discriminative power but there was no evidence of lack of fit (χ(2) = 4.198, df = 4, P-value = 0.380, c-index = 0.697). CONCLUSIONS: The Colorectal Biochemistry and Haematology Outcome mortality model suggests good discrimination (c-index > 0.8) and uses only a minimal number of variables. However, it needs to be tested on independent datasets in different geographical locations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».