Short-term mortality prediction for acute lung injury patients: External validation of the Acute Respiratory Distress Syndrome Network prediction model*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An independent cohort of patients with acute lung injury was used to evaluate the external validity of a simple prediction model for short-term mortality previously developed using data from Acute Respiratory Distress Syndrome Network (ARDSNet) trials. DESIGN: Data for external validation were obtained from a prospective cohort study of patients with acute lung injury. SETTING: Thirteen intensive care units at four teaching hospitals in Baltimore, MD. PATIENTS: Five hundred and eight nontrauma patients with acute lung injury. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Of the 508 patients eligible for this analysis, 234 (46%) died inhospital. Discrimination of the ARDSNet prediction model for inhospital mortality, evaluated by the area under the receiver operator characteristic curves, was 0.67 for our external validation data set vs. 0.70 and 0.68 using Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II and the ARDSNet validation data set, respectively. In evaluating calibration of the model, predicted vs. observed inhospital mortality for the external validation data set was similar for both low-risk (ARDSNet model score = 0) and high-risk (score = 3 or 4+) patient strata. However, for intermediate-risk (score = 1 or 2) patients, observed inhospital mortality was substantially higher than predicted mortality (25.3% vs. 16.5% and 40.6% vs. 31.0% for score = 1 and 2, respectively). Sensitivity analyses limiting our external validation data set to only those patients meeting the ARDSNet trial eligibility criteria and to those who received mechanical ventilation in compliance with the ARDSNet ventilation protocol did not substantially change the model's discrimination or improve its calibration. CONCLUSIONS: Evaluation of the ARDSNet prediction model using an external acute lung injury cohort demonstrated similar discrimination of the model as was observed with the ARDSNet validation data set. However, there were substantial differences in observed vs. predicted mortality among intermediate-risk patients with acute lung injury. The ARDSNet model provided reasonable, but imprecise, estimates of predicted mortality when applied to our external validation cohort of patients with acute lung injury.
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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 | 0,041 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».