Predictive Performance and Variability of the Cardiac Anesthesia Risk Evaluation Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Cardiac Anesthesia Risk Evaluation (CARE) score, a simple Canadian classification for predicting outcome after cardiac surgery, was evaluated in 556 consecutive patients in Paris, France. The authors compared its performance to those of two multifactorial risk indexes (European System for Cardiac Operative Risk Evaluation [EuroSCORE] and Tu score) and tested its variability between groups of physicians (anesthesiologists, surgeons, and cardiologists). METHODS: Each patient was simultaneously assessed using the three scores by an attending anesthesiologist in the immediate preoperative period. In a blinded study, the CARE score category was also determined by a cardiologist the day before surgery, by a surgeon in the operating room, and by a second anesthesiologist at arrival in intensive care unit. Calibration and discrimination for predicting outcomes were assessed by goodness-of-fit test and area under the receiver operating characteristic curve, respectively. The level of agreement of the CARE scoring between the three physicians was then assessed. RESULTS: The calibration analysis revealed no significant difference between expected and observed outcomes for the three classifications. The areas under the receiver operating characteristic curves for mortality were 0.77 with the CARE score, 0.78 with the EuroSCORE, and 0.73 with the Tu score (not significant). The agreement rate of the CARE scoring between two anesthesiologists, between anesthesiologists and surgeons, and between anesthesiologists and cardiologists were 90%, 83%, and 77%, respectively. CONCLUSIONS: Despite its simplicity, the CARE score predicts mortality and major morbidity as well the EuroSCORE. In addition, it remains devoid of significant variability when used by groups of physicians of different specialties.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».