A Clinical Prediction Rule for the Severity of Congenital Diaphragmatic Hernias in Newborns
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital diaphragmatic hernia (CDH) is a condition with a highly variable outcome. Some infants have a relatively mild disease process, whereas others have significant pulmonary hypoplasia and hypertension. Identifying high-risk infants postnatally may allow for targeted therapy. METHODS: Data were obtained on 2202 infants from the Congenital Diaphragmatic Hernia Study Group database from January 2007 to October 2011. Using binary baseline predictors generated from birth weight, 5-minute Apgar score, congenital heart anomalies, and chromosome anomalies, as well as echocardiographic evidence of pulmonary hypertension, a clinical prediction rule was developed on a randomly selected subset of the data by using a backward selection algorithm. An integer-based clinical prediction rule was created. The performance of the model was validated by using the remaining data in terms of calibration and discrimination. RESULTS: The final model included the following predictors: very low birth weight, absent or low 5-minute Apgar score, presence of chromosomal or major cardiac anomaly, and suprasystemic pulmonary hypertension. This model discriminated between a population at high risk of death (∼50%) intermediate risk (∼20%), or low risk (<10%). The model performed well, with a C statistic of 0.806 in the derivation set and 0.769 in the validation set and good calibration (Hosmer-Lemeshow test, P = .2). CONCLUSIONS: A simple, generalizable scoring system was developed for CDH that can be calculated rapidly at the bedside. Using this model, intermediate- and high-risk infants could be selected for transfer to high-volume centers while infants at highest risk could be considered for advanced medical therapies.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».