Design of Predictive Models for Positive Outcomes of Upper and Lower Gastrointestinal Endoscopies in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop models to accurately determine the outcomes of diagnostic endoscopies performed in children and adolescents without known gastrointestinal disease. MATERIALS AND METHODS: Retrospective chart review of all endoscopies performed in children 2 to 18 years of age without known gastrointestinal disease from January 1 to December 31, 2000. The association between age, presenting symptoms, physical examination findings, laboratory investigations, and endoscopy outcomes was assessed. Predictive models for positive outcomes on endoscopy were estimated for upper and lower endoscopies separately by use of multiple logistic regression. Receiver operating curves were constructed to evaluate the performance of the models. A model with a sensitivity of 95% and specificity of 40% was considered clinically significant. RESULTS: Positive findings on endoscopy were found in 191 (55%) of 346 and in 120 (59%) of 204 upper and lower endoscopies, respectively. Age above 13 years, vomiting, and hypoalbuminemia were significant predictors of positive upper endoscopies. Rectal bleeding, hypoalbuminemia, and elevated erythrocyte sedimentation rate were significant predictors of positive lower endoscopies. Extrapolating from the receiver operating curves, a sensitivity of 95% corresponded to a specificity of 10% for the upper endoscopy model and 30% for the lower endoscopy model. CONCLUSIONS: In our population of children and adolescents, several clinical characteristics were predictive of positive upper and lower endoscopy outcomes. Predictive models composed of these clinical variables were statistically, but not clinically, significant. The inclusion of additional clinical characteristics that could be assessed in prospective studies will likely improve the clinical significance of endoscopy outcome prediction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».