External validation of severity scoring systems for acute renal failure using a multinational database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several different severity scoring systems specific to acute renal failure have been proposed. However, most validation studies of these scoring systems were conducted in a single center or in a small number of centers, often the same ones used for their development. Therefore, it is not known whether such severity scoring systems may be widely applied. DESIGN: Prospective clinical investigation. SETTING: Intensive care units. PATIENTS: One thousand seven hundred and forty-two intensive care unit patients with acute renal failure who were either treated with renal replacement therapy or fulfilled predefined criteria. INTERVENTIONS: Demographic and clinical information and outcomes were measured. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Scores for four acute renal failure-specific scoring systems and two general scoring systems (Simplified Acute Physiology Score II and Sequential Organ Failure Assessment) were calculated, and their discrimination and calibration were tested with receiver operating characteristic curves and Hosmer-Lemeshow goodness-of fit-tests. For the receiver operating characteristic curves, blood lactate levels were also used as a reference. All scores had an area under the receiver operating characteristic curve <0.7 (Mehta 0.670, Liano 0.698, Chertow 0.610, Paganini 0.643, Simplified Acute Physiology Score II 0.645, Sequential Organ Failure Assessment 0.675, lactate 0.639). For scores that can calculate predicted mortality, the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test showed poor calibration. CONCLUSIONS: None of the scoring systems tested had a high level of discrimination or calibration to predict mortality for patients with acute renal failure when tested in a broad cohort of patients from multiple countries. A large, multiple-center database might be needed to improve the discrimination and calibration of acute renal failure scoring system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».