The Feline Acute Patient Physiologic and Laboratory Evaluation (Feline APPLE) Score: A Severity of Illness Stratification System for Hospitalized Cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scores allowing objective stratification of illness severity are available for dogs and horses, but not cats. Validated illness severity scores facilitate the risk-adjusted analysis of results in clinical research, and also have applications in triage and therapeutic protocols. OBJECTIVE: To develop and validate an accurate, user-friendly score to stratify illness severity in hospitalized cats. ANIMALS: Six hundred cats admitted consecutively to a teaching hospital intensive care unit. METHODS: This observational cohort study enrolled all cats admitted over a 32-month period. Data on interventional, physiological, and biochemical variables were collected over 24 hours after admission. Patient mortality outcome at hospital discharge was recorded. After random division, 450 cats were used for logistic regression model construction, and data from 150 cats for validation. RESULTS: Patient mortality was 25.8%. Five- and 8-variable scores were developed. The 8-variable score contained mentation score, temperature, mean arterial pressure (MAP), lactate, PCV, urea, chloride, and body cavity fluid score. Area under the receiver operator characteristic curve (AUROC) on the construction cohort was 0.91 (95% CI, 0.87-0.94), and 0.88 (95% CI, 0.84-0.96) on the validation cohort. The 5-variable score contained mentation score, temperature, MAP, lactate, and PCV. AUROC on the construction cohort was 0.83 (95% CI, 0.79-0.86), and 0.76 (95% CI, 0.72-0.84) on the validation cohort. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Two scores are presented enabling allocation of an accurate and user-friendly illness severity measure to hospitalized cats. Scores are calculated from data obtained over the 1st 24 hours after admission, and are diagnosis-independent. The 8-variable score predicts outcome significantly better than does the 5-variable score.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».