Risk stratification in heart surgery: comparison of six score systems
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Risk scores have become an important tool in patient assessment, as age, severity of heart disease, and comorbidity in patients undergoing heart surgery have considerably increased. Various risk scores have been developed to predict mortality after heart surgery. However, there are significant differences between scores with regard to score design and the initial patient population on which score development was based. It was the purpose of our study to compare six commonly used risk scores with regard to their validity in our patient population. METHODS: Between September 1, 1998 and February 28, 1999, all adult patients undergoing heart surgery with cardiopulmonary bypass in our institution were preoperatively scored using the initial Parsonnet, Cleveland Clinic, French, Euro, Pons, and Ontario Province Risk (OPR) scores. Postoperatively, we registered 30-day mortality, use of mechanical assist devices, renal failure requiring hemodialysis or hemofiltration, stroke, myocardial infarction, and duration of ventilation and intensive care stay. Score validity was assessed by calculating the area under the ROC curve. Odds ratios were calculated to investigate the predictive relevance of risk factors. RESULTS: Follow-up was able to be completed in 504 prospectively scored patients. Receiver operating characteristics (ROC) curve analysis for mortality showed the best predictive value for the Euro score. Predictive values for morbidity were considerably lower than predictive values for mortality in all of the investigated score systems. For most risk factors, odds ratios for mortality were substantially different from ratios for morbidity. CONCLUSIONS: Among the investigated scores, the Euro score yielded the highest predictive value in our patient population. For most risk factors, predictive values for morbidity were substantially different from predictive values for mortality. Therefore, development of specific morbidity risk scores may improve prediction of outcome and hospital cost. Due to the heterogeneity of morbidity events, future score systems may have to generate separate predictions for mortality and major morbidity events.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».