RESPONSE LETTER TO DR. KIM AND MS. CHOI
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We would like to thank Kim and Choi for their comments.1 We welcome the opportunity to provide additional information omitted from our article because of space restrictions.2 Table 1 compares baseline characteristics of our study sample with the 6,594 patients undergoing coronary catheterization who fulfilled eligibility criteria during the recruitment period: aged 60 and older and no prior percutaneous coronary intervention (PCI) or coronary artery bypass graft (CABG) procedure. A higher proportion of patients with CABG and PCI (compared with overall population distributions) and those with stable angina pectoris at the time of the baseline assessment was purposefully enrolled, which explains the differences observed. Information about activities of daily living (ADLs) is not typically collected for catheterization patients. In our sample, few patients had baseline ADL disabilities (20 (5%) had 1, 7 (2%) had 2, and 6 (2%) had 3 or 4). We agree that a more comprehensive clinical prediction model could be developed, but the focus of the article was to fully describe the development of a frailty measure that will inform further research in full prediction models. A range of patient characteristics (clinical, cognitive, and psychosocial) is being examined to develop a full prediction model for functional decline at 30 months postprocedure. Regarding treatment type (CABG, PCI, or medical) and functional outcomes, no statistically significant relationship was found between treatment and the likelihood of decline at 12 months in function or health-related quality of life. In addition, treatment type neither modified nor confounded the relationship between the frailty index and either outcome. With regard to model performance, the Hosmer-Lemeshow test for the final 5-variable model (shown in Table 2 of the previous article) yielded a P-value of .76, indicating that calibration was good. This model was simplified by assigning indicators for the presence or absence of each of the criteria, giving each variable equal weight. Table 3 showed the results of modeling a 2 × 4 contingency table using the frailty score categories of 0, 1, 2, and 3 or more. This approach models the proportions exactly, so the predicted (or fitted) and observed risks are the same. We hope that this response has helped clarify the concerns brought forward by Dr. Kim and Ms. Choi. We thank them for their interest in our research. Conflict of Interest: The editor in chief has reviewed the conflict of interest checklist provided by the authors and has determined that the authors have no financial or any other kind of personal conflicts with this paper. Author Contributions: All authors contributed to this response. Sponsor's Role: NA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,018 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».