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Enregistrement W1964048028 · doi:10.1097/sla.0b013e3181df03d6

Development and Validation of the Mortality Risk for Trauma Comorbidity Index

2010· article· en· W1964048028 sur OpenAlexaff
Hilaire J. Thompson, Frederick P. Rivara, Avery B. Nathens, Jin Wang, Gregory J. Jurkovich, Ellen J. MacKenzie

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Center for Research ResourcesU.S. Public Health Service
Mots-clésMedicineComorbidityMortality rateOdds ratioMultivariate analysisPopulationRisk of mortalityUnivariateCohort studyOddsInternal medicineEmergency medicineMultivariate statisticsStatisticsLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and validate a comorbidity index to predict the risk of mortality associated with chronic health conditions following a traumatic injury. SUMMARY BACKGROUND DATA: Currently available comorbidity adjustment tools do not account for certain chronic conditions, which may influence outcome following traumatic injury or they have not been fully validated for trauma. Controlling for comorbidity in trauma patients is becoming increasingly important as the population ages and elderly patients are more active, as well as to adjust for bias in trauma mortality studies. METHODS: Cohort study using data from the National Study on the Costs and Outcome of Trauma. Subject pool (N = 4644/Weighted Number = 14,069) was randomly divided in half; the first half of subjects was used to derive the risk scale, the second to validate the instrument. To construct the Mortality Risk Score for Trauma (MoRT), univariate analysis and odds ratios were performed to determine relative risk of mortality at hospital discharge comparing those persons with a comorbid condition to those without. Conditions significantly associated with mortality (P < 0.05) were included in the multivariate model. The variables in the final model were used to build the MoRT. The predictive ability of the MoRT and the Charlson Comorbidity Index (CCI) for discharge and 1-year mortality were estimated using the c-statistic in the validation sample. RESULTS: Six comorbidity factors were independently associated with the risk of mortality and formed the basis for the MoRT: severe liver disease, myocardial infarction, cerebrovascular disease, cardiac arrhythmias, dementia, and depression. The MoRT had a similar overall discrimination as the CCI for mortality at hospital discharge in injured adults (c-statistic: 0.56 vs. 0.56) although neither by itself performed well. The addition of age and gender improved the predictive ability of the MoRT (0.59; 95% CI: 0.56, 0.62) and the CCI (0.59; 0.56, 0.62). Similar results were seen at 1-year postinjury. The further addition of Injury Severity Score significantly improved the predictive ability of the MoRT (0.77, 95% CI: 0.74, 0.79) and the CCI (0.77, 95% CI: 0.75, 0.80). CONCLUSIONS: The MoRTs primary advantage over current instruments is its parsimony, containing only 6 items. In the present study, the comorbid conditions found to be predictive of mortality had some overlap with the CCI, but this study identified 2 novel predictors: cardiac arrhythmias and depression. Inclusion and reporting of these items within trauma registries would therefore be an important step to allow further validation and use of the MoRT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,306
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,079 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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