The 22/11 Risk Prediction Model: A Validated Model for Predicting 30-Day Mortality in Patients With Cirrhosis and Spontaneous Bacterial Peritonitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinicians do not have a validated tool for estimating the short-term mortality associated with spontaneous bacterial peritonitis (SBP). Accurate prognosis assessment is important for risk stratification and for individualizing therapy. We aimed therefore to develop and validate a model for the prediction of 30-day mortality in SBP patients receiving standard medical treatment (antibiotics and if indicated by guidelines, intravenous albumin therapy). METHODS: We retrospectively identified SBP patients treated at a tertiary care center between 2003 and 2011 (training set). Multivariate regression modeling and receiver operating characteristic (ROC) curves were utilized for statistical analysis. An external data set of 109 SBP patients was utilized for validation. RESULTS: Of the 184 patients in the training set, 66% were men with a median age of 55 years, a median MELD (Model for End-Stage Liver Disease) score of 20, and a 30-day mortality of 27%. Peripheral blood leukocyte count ≥11×10⁹ cells/l (odds ratio (OR) 2.5; 95% confidence interval CI: 1.2-5.2) and MELD score ≥22 (OR 4.6; 95% CI: 2.3-9.6) were independent predictors of 30-day mortality. Patients with neither, one, or both variables had 30-day mortality rates of 8%, 32%, and 52%, respectively. The findings in the validation set mirrored the training set. CONCLUSIONS: In cirrhotic patients with SBP receiving standard therapy, MELD score ≥22 and peripheral blood leukocyte count ≥11×10⁹ cells/l are validated independent predictors of mortality. The mortality in a patient without either poor prognostic variable is ≤10% and with both variables is ≥50%. Trials aiming to reduce mortality should target patients in the moderate-risk to high-risk groups.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».