Prediction Tools for Unfavourable Outcomes in Clostridium difficile Infection: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Identifying patients at risk for adverse outcomes of Clostridium difficile infection (CDI), including recurrence and death, will become increasingly important as novel therapies emerge, which are more effective than traditional approaches but very expensive. Clinical prediction rules (CPRs) can improve the accuracy of medical decision-making. Several CPRs have been developed for CDI, but none has gained a widespread acceptance. METHODS: We systematically reviewed studies describing the derivation or validation of CPRs for unfavourable outcomes of CDI, in medical databases (Medline, Embase, PubMed, Web of Science and Cochrane) and abstracts of conferences. RESULTS: Of 2945 titles and abstracts screened, 13 studies on the derivation of a CPR were identified: two on recurrences, five on complications (including mortality), five on mortality alone and one on response to treatment. Two studies on the validation of different severity indices were also retrieved. Most CPRs were developed as secondary analyses using cohorts assembled for other purposes. CPRs presented several methodological limitations that could explain their limited use in clinical practice. Except for leukocytosis, albumin and age, there was much heterogeneity in the variables used, and most studies were limited by small sample sizes. Eight models used a retrospective design. Only four studies reported the incidence of the outcome of interest, even if this is essential to evaluate the potential usefulness of a model in other populations. Only five studies performed multivariate analyses to adjust for confounders. CONCLUSIONS: The lack of weighing variables, of validation, calibration and measures of reproducibility, the weak validities and performances when assessed, and the absence of sensitivity analyses, all led to suboptimal quality and debatable utility of those CPRs. Evidence-based tools developed through appropriate prospective cohorts would be more valuable for clinicians than empirically-developed CPRs.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».