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Enregistrement W2007553222 · doi:10.1097/01.ccm.0000201881.58644.41

Mortality predictions in the intensive care unit: Comparing physicians with scoring systems*

2006· review· en· W2007553222 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityHealth Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesAmerican Thoracic Society
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicConfidence intervalOdds ratioCochrane LibraryIntensive care unitMEDLINECINAHLDiagnostic odds ratioIntensive careOddsObservational studyMeta-analysisEmergency medicineIntensive care medicineStatisticsInternal medicineLogistic regressionPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Risk-prediction models offer potential advantages over physician predictions of outcomes in the intensive care unit (ICU). Our systematic review compared the accuracy of ICU physicians' and scoring system predictions of ICU or hospital mortality of critically ill adults. DATA SOURCE: MEDLINE (1966-2005), CINAHL (1982-2005), Ovid Healthstar (1975-2004), EMBASE (1980-2005), SciSearch (1980-2005), PsychLit (1985-2004), the Cochrane Library (Issue 1, 2005), PubMed "related articles," personal files, abstract proceedings, and reference lists. STUDY SELECTION: We considered all studies that compared physician predictions of ICU or hospital survival of critically ill adults to an objective scoring system, computer model, or prediction rule. We excluded studies if they focused exclusively on the development or economic evaluation of a scoring system, computer model, or prediction rule. DATA EXTRACTION AND ANALYSIS: We independently abstracted data and assessed study quality in duplicate. We determined summary receiver operating characteristic curves and areas under the summary receiver operating characteristic curves+/-se and summary diagnostic odds ratios. DATA SYNTHESIS: We included 12 observational studies of moderate methodological quality. The area under the summary receiver operating characteristic curves for seven studies was 0.85+/-0.03 for physician predictions compared with 0.63+/-0.06 for scoring system predictions (p=.002). Physicians' summary diagnostic odds ratios derived from the area under the summary receiver operating characteristic curves were significantly higher (12.43; 95% confidence interval 5.47, 27.11) than scoring systems' summary diagnostic odds ratios (2.25; 95% confidence interval 0.78, 6.52, p=.001). Combined results of all 12 studies indicated that physicians predict mortality more accurately than do scoring systems: ratio of diagnostic odds ratios (95% confidence interval) 1.92 (1.19, 3.08) (p=.007). CONCLUSIONS: Observational studies suggest that ICU physicians discriminate between survivors and nonsurvivors more accurately than do scoring systems in the first 24 hrs of ICU admission. The overall accuracy of both predictions of patient mortality was moderate, implying limited usefulness of outcome prediction in the first 24 hrs for clinical decision making.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,284
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,178 · 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