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Enregistrement W2053835921 · doi:10.1542/peds.2006-1775

Predictors of Fatality in Hemolytic Uremic Syndrome Lack Numbers

2006· letter· en· W2053835921 sur OpenAlexaff
Michael Hawkes, Abdulrahman N. Alodayani

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2006
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOliguriaOdds ratioHematocritUnivariate analysisInternal medicineHypoalbuminemiaIntensive care medicineMultivariate analysisRenal function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor.—As an exercise in evidence-based medicine, fellows in the clinical training program at our institution dissect a current article at a monthly journal-club meeting. We recently reviewed the case-control study on predictors of death in hemolytic uremic syndrome by Oakes et al.1 We have the following concerns regarding a conceptual error in the statistical analysis.Oakes et al described the causes of death in children who presented with hemolytic uremic syndrome over a 30-year period in Utah. Using information from a registry of 358 patients, they used a case-control design to determine the effect of prognostic variables, both clinical (bloody diarrhea, oliguria, anuria, fever, seizures, coma, edema, vomiting, dehydration, and lethargy) and laboratory parameters (hematocrit, white blood cell count), on the outcome of interest: death. They used both univariate and multivariate analyses to identify key prognostic variables. They presented the results of the univariate analysis as a “relative risk”; for example, fatal cases were associated with a relative risk of elevated hematocrit of 7.58 (P = .00045). Given the study design, this analysis is backward: the risk of the prognostic factor (elevated hematocrit) is given as a function of the outcome (death)! A more conventional approach for a case-control study, which provides more intuitive and useful information, would be to use an odds ratio, which approximates the relative risk of the outcome (death) given the presence or absence of the prognostic variable (elevated hematocrit). Using the data presented, the odds ratio of death for a patient with an elevated hematocrit is 16.8 (P = .00002, Fisher's exact test), meaning that the odds of dying are ∼17-fold higher in a patient with an elevated hematocrit. We view this as a fundamental, conceptual error, highlighting the importance of a clear distinction between outcome variables and prognostic variables and the utility of the odds ratio in approaching the analysis of a case-control study on prognosis. The error provided an excellent platform for discussion at our educational journal club!Second, the authors used conditional logistic regression to determine which variables were independently associated with death. Only an elevated white blood cell count and an elevated hematocrit were independent predictors, yet the authors' conclusions include oligoanuria and dehydration as important prognostic variables. We feel that the analysis supports only the elevated white blood cell count and the elevated hematocrit as significant prognostic variables.We also noted incidental discrepancies between the text and Table 3 and request clarification from the authors: P value for edema (text: P = .035; table: P = 0.35); percent lethargy among nonfatal cases (text: 49.1%; table: 66.1%); P value for lethargy (text: P = .016; table: P = 0.3); and seizures listed in the table as significant (P < .05) variable but not in text.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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