Using preoperative <scp>SNOT</scp>‐22 score to inform patient decision for Endoscopic sinus surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The purpose of this study is to improve patient understanding of surgical outcomes while they make a preference-sensitive decision regarding electing endoscopic sinus surgery (ESS) for chronic rhinosinusitis (CRS). STUDY DESIGN: Prospective observational cohort study. METHODS: Patients with CRS who elected ESS were prospectively enrolled into a multi-institutional, observational cohort study. Patients' were categorized into 10 preoperative Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22) groups based on 10-point increments beginning with a score of 10 and ending at 110. The proportion of patients achieving a SNOT-22 minimal clinically important difference (MCID) (9 points) and the percentage of relative improvement (%) for each preoperative SNOT-22 group were calculated. A subgroup analysis based on polyp status was performed. RESULTS: A total of 327 patients were included in this study. Patients with a SNOT-22 score between 10 and 19 had the lowest chance of achieving an MCID (37.5%) and received a relative mean worsening of their quality of life (QoL) after ESS (+18.8%). Patients with a SNOT-22 score greater than 30 obtained a greater than 75% chance of achieving an MCID, and there was a relative improvement of 45% in QoL (all < -44.9%) after ESS. Outcomes from the polyp status subgroup analysis were similar to the findings from the overall cohort. CONCLUSION: Outcomes from this study suggest that patients with a preoperative SNOT-22 score higher than 30 points receive a greater than 75% chance of achieving an MCID and on average obtain a 45% relative improvement in their QoL after ESS. Patients with SNOT-22 score of less than 20 did not experience improved QoL from ESS.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».