Statistical Validation of the Glasgow Coma Score
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To validate the predictive value of the Glasgow Coma Score (GCS) and find the best way to model the score in a logistic regression model predicting mortality. METHODS: Analyses were based on 20,494 patients from the trauma registries of three urban Level I trauma centers in the province of Quebec, Canada. The predictive value of the GCS and its components was evaluated in logistic regression models predicting in-hospital mortality with measures of discrimination and calibration. The performance of the GCS with no transformation and as an ordered categorical variable was compared with two transformation techniques: fractional polynomials and spline regression. RESULTS: The GCS had excellent discrimination (area under Receiving Operator Characteristic Curve=0.833 95% confidence interval=0.820-0.846) but fairly poor calibration (Pearson's Chi-squared statistic=122 on 11 df). The eye component added no predictive information to the verbal and motor components in the whole sample but was important in certain sub-populations. Using the three components separately, rather than the sum, did not improve the predictive model. Fractional polynomial transformation of the GCS improved calibration and spline regression performed even better. GCS modeled as an ordered categorical variable performed badly both in terms of discrimination and calibration. CONCLUSIONS: The GCS in its present form is an efficient predictor of in-hospital mortality, which could benefit from statistical transformation in logistic regression models when the accuracy of estimated probabilities of mortality is important. The common use of GCS categories for modeling mortality leads to loss of information and should be discarded.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle