Internationally comparable diagnosis-specific survival probabilities for calculation of the ICD-10–based Injury Severity Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The International Statistical Classification of Diseases, 10th Revision (ICD-10)-based Injury Severity Score (ICISS) performs well but requires diagnosis-specific survival probabilities (DSPs), which are empirically derived, for its calculation. The objective was to examine if DSPs based on data pooled from several countries could increase accuracy, precision, utility, and international comparability of DSPs and ICISS. METHODS: Australia, Argentina, Austria, Canada, Denmark, New Zealand, and Sweden provided ICD-10-coded injury hospital discharge data, including in-hospital mortality status. Data from the seven countries were pooled using four different methods to create an international collaborative effort ICISS (ICE-ICISS). The ability of the ICISS to predict mortality using the country-specific DSPs and the pooled DSPs was estimated and compared. RESULTS: The pooled DSPs were based on a total of 3,966,550 observations of injury diagnoses from the seven countries. The proportion of injury diagnoses having at least 100 discharges to calculate the DSP varied from 12% to 48% in the country-specific data set and was 66% in the pooled data set. When compared with using a country's own DSPs for ICISS calculation, the pooled DSPs resulted in somewhat reduced discrimination in predicting mortality (difference in c statistic varied from 0.006 to 0.04). Calibration was generally good when the predicted mortality risk was less than 20%. When Danish and Swedish data were used, ICISS was combined with age and sex in a logistic regression model to predict in-hospital mortality. Including age and sex improved both discrimination and calibration substantially, and the differences from using country-specific or pooled DSPs were minor. CONCLUSION: Pooling data from seven countries generated empirically derived DSPs. These pooled DSPs facilitate international comparisons and enables the use of ICISS in all settings where ICD-10 hospital discharge diagnoses are available. The modest reduction in performance of the ICE-ICISS compared with the country-specific scores is unlikely to outweigh the benefit of internationally comparable Injury Severity Scores possible with pooled data. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and epidemiological study, level III.
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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 | 0,036 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».