Description of a methodological approach to verify the outcome-optimization of tailored therapeutic choices and test application to PCI vs. CABG.
Notice bibliographique
Résumé
Background. The decision process between Percutaneous Coronary Intervention (PCI) and Bypass Graft Surgery (CABG) is based on inconclusive evidence. Yet, it is generally regarded as capable of optimizing patient outcomes. Objectives. To verify this belief through a statistical approach investigating effect modification by propensity score (PS). Methods The probability of receiving PCI as the revascularisation strategy – PS - was calculated for all the 11750 patients with severe coronary disease who underwent coronary revascularization between 2002 and 2008 in Emilia-Romagna, Italy. Long-term risks of PCI vs. CABG for death, myocardial infarction, repeat revascularization and stroke were calculated by Cox regression in each decile of PS. The homogeneity of the Hazard Ratios (HR) across deciles was assessed with a likelihood ratio test and by visual inspection. Results. Repeat revascularization was the only outcome that significantly differed across deciles of PS (p=0.05) and whose trend supported a favorable effect of the decision process. Conclusions In agreement with the current scientific uncertainty, but contrary to common opinion, the medical decision process between PCI and CABG based on demographic and clinical factors is marginally capable of optimizing the post-procedural outcomes. The proposed methodology is limited by the assumption that clinicians considered only the variables that entered the PS calculation. Keywords Outcome And Process Assessment (Health Care), Coronary Disease, Coronary Artery Bypass, Angioplasty, Patient Selection, Propensity Score
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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 | 0,158 | 0,210 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».