Risk Stratification Scores for Predicting Mortality in Coronary Artery Bypass Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Four risk-stratification scores (RSSs - Euro, French, CCS/Higgins, Parsonnet) were tested as predictors of mortality in coronary artery bypass grafting (CABG) surgery. METHODS: From March to April 2000, the perioperative courses of 245 consecutive CABG patients were compared to the predictions according to the RSSs. Sensitivity and specificity were determined with receiver operating characteristics (ROC) curves. RESULTS: CCS/Higgins uses the most easily acquired patient data, and rates emergency conditions as high-risk. Euro focuses on advanced age and septal rupture. French uses the smallest number of patient parameters and rates rare critical situations as high-risk. Parsonnet is partially based on the physician's subjective assessment of a "catastrophic state," making the scoring arbitrary. All RSSs gave similar (not significant) areas under the ROC curves regarding mortality (Euro 0.826 +/- 0.080, French 0.783 +/- 0.094, CCS/Higgins 0.820 +/- 0.060, Parsonnet 0.831 +/- 0.042). Predicted risk levels for the 11 patients who died differed between the RSSs--Higgins placed these patients in 3 of 5 risk levels with ascending distribution. The other RSSs placed these patients in the highest risk level except for one and two patients, respectively, who were placed in the lowest Euro and French risk level. Euro and Parsonnet placed about half of all patients with non-lethal outcome in the highest risk level. CONCLUSIONS: All RSSs satisfactorily estimated the group risk for mortality. No RSS expressed sufficient validity to predict individuals with lethal outcome. In clinical use, CCS/Higgins proved the most practicable.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».