Derivation and Validation of a Clinical Prediction Rule for Nosocomial Pneumonia after Coronary Artery Bypass Graft Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nosocomial pneumonia is an important cause of morbidity and mortality among surgical patients in the United States. The emergence of effective but potentially costly or risky preventive interventions makes perioperative risk stratification desirable. We sought to develop a prediction rule for pneumonia after coronary artery bypass grafting (CABG), a common surgical procedure. METHODS: Data on individuals undergoing CABG at 32 hospitals in 6 states were extracted from Tenet Healthcare's Quality and Resource Management System. A logistic regression-based prediction rule was developed in half of the study sample and validated in the remaining patients. RESULTS: Of 17,143 individuals undergoing CABG from January 1999 through February 2004, 361 (2%) developed pneumonia without a known aspiration etiology. Thirteen independent predictors of pneumonia were identified in the derivation subset of the sample: body mass index <18.5 (defined as the weight in kilograms divided by the square of the height in meters), smoking history, admission from a nonresidential setting, cancer history, chronic obstructive pulmonary disease, Canadian Cardiovascular Society score 3, prior internal mammary artery CABG, emergency status, serum creatinine level >1.2 mg/dL, percutaneous transluminal coronary angioplasty, blood transfusion, preoperative vancomycin administration, and receipt of mechanical ventilation for >1 day. The model-based rule was well calibrated (Hosmer-Lemeshow X(2)=5.51; P=.70) and demonstrated good discrimination (area under the receiver-operating characteristic curve [ROC AUC], 0.78) in the derivation group. Discriminatory ability was also reasonable in the validation cohort (ROC AUC, 0.75; P=.18, for difference in ROC AUC between groups). CONCLUSIONS: Using a large cohort of patients treated at community and teaching hospitals, we derived and validated a prediction rule for pneumonia after CABG. This index may prove to be useful in prioritizing receipt of preventive interventions.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».