Development of a pediatric end-stage liver disease score to predict poor outcome in children awaiting liver transplantation1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A pediatric end-stage liver disease (PELD) score for children with chronic liver disease using easily obtainable, objective, verifiable parameters, would be useful to prioritize children awaiting liver transplantation. METHODS: Data from the Studies of Pediatric Liver Transplantation (SPLIT), a consortium of 29 U.S. and Canadian centers, were used to develop the PELD score. Two pretransplantation endpoints were evaluated: (1) death, n=884; and (2) death or moving to the intensive care unit (ICU), n=779. The analyses were restricted to children with chronic liver disease who were listed for a first transplant. Preliminary analyses of 17 possible factors yielded 6 parameters of interest: age <1 year, total bilirubin, international normalized ratio (INR), albumin, growth failure (height or weight Z score <-2), and calculated glomerular filtration rate. In a univariate Cox regression analysis, age, bilirubin, INR, and albumin were significant (P<0.01) predictors of both endpoints; glomerular filtration rate was not significant for either endpoint; and growth failure was significant for death/ICU but not death alone. In the multivariate analyses, age, bilirubin, and INR were significant for the death endpoint; and bilirubin, INR, growth failure, and albumin were significant for the death/ICU endpoint. From these results, three PELD models were evaluated to predict both outcomes at 3 and 6 months: PELD 1 (age, bilirubin, INR); PELD 2 (bilirubin, INR, albumin, growth failure); and PELD 3 (bilirubin, INR, albumin, growth failure, and age). The area under the receiver operating characteristic curve (AUC ROC) was used to compare models. For PELD 3, the most inclusive model, the AUC ROC at 3 months was 0.92 for death and 0.82 for "death-moved to ICU." A comparison of the AUC ROCs for the other models and for the model of end-stage liver disease ([MELD], the adult end-stage liver disease severity score model), none of which performed better than PELD 3, are presented. CONCLUSION: A model using five objective parameters can accurately predict death or death-moved to ICU in children awaiting liver transplantation.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».