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Enregistrement W2036168672 · doi:10.1097/01.ccm.0000172279.66229.07

External validation of severity scoring systems for acute renal failure using a multinational database

2005· article· en· W2036168672 sur OpenAlexaff
Shigehiko Uchino, Rinaldo Bellomo, Hiroshi Morimatsu, Stanislao Morgera, Miet Schetz, Ian Tan, Catherine S. C. Bouman, R. T. Noel Gibney, Ashita Tolwani, Gordon S. Doig, Heleen Oudemans van Straaten, Claudio Ronco, John A. Kellum

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultinational corporationDatabaseIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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