The PIRO (predisposition, insult, response, organ dysfunction) model
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal therapy for diseases like cancer has only become practicable following the development of staging systems like the TNM (tumor, nodes, metastases) system. Staging enables the identification of subgroups of patients with a disease who not only have a differing prognosis, but who are also more likely to benefit from a specific therapeutic modality. Critically ill patients represent a highly heterogeneous population for whom multiple therapeutic options are potentially available, each carrying not only the potential for differential benefit, but also the potential for differential harm. The PIRO system (predisposition, insult, response, organ dysfunction) is a template proposal for a staging system for acute illness that incorporates assessment of pre-morbid baseline susceptibility (predisposition), the specific disorder responsible for acute illness (insult), the response of the host to that insult, and the resulting degree of organ dysfunction. However the creation of a valid, robust, and clinically useful system presents significant challenges arising from the complexity of the disease state, the lack of a clear phenotype, the confounding influence of the effects of therapy and of cultural and socio-economic factors, and the relatively low profile of acute illness with clinicians and the general public. This review summarizes the rationale for such a model of illness stratification and the results of preliminary cohort studies testing the concept. It further proposes two strategies for building a staging system, recognizing that this will be a demanding undertaking that will require decades of work.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».