The Cardiac Anesthesia Risk Evaluation Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Cardiac Anesthesia Risk Evaluation (CARE) score is a simple risk classification for cardiac surgical patients. It is based on clinical judgment and three clinical variables: comorbid conditions categorized as controlled or uncontrolled, surgical complexity, and urgency of the procedure. This study compared the CARE score with the Parsonnet, Tuman, and Tu multifactorial risk indexes for prediction of mortality and morbidity after cardiac surgery. METHODS: In this prospective study, 3,548 cardiac surgical patients from one institution were risk stratified by two investigators using the CARE score and the three tested multifactorial risk indexes. All patients were also given a CARE score by their attending cardiac anesthesiologist. The first 2,000 patients served as a reference group to determine discrimination of each classification with receiver operating characteristic curves. The following 1,548 patients were used to evaluate calibration using the Pearson chi-square goodness-of-fit test. RESULTS: The areas under the receiver operating characteristic curves for mortality and morbidity were 0.801 and 0.721, respectively, with the CARE score rating by the investigators; 0.786 and 0.710, respectively, with the CARE score rating by the attending anesthesiologists (n = 8); 0.808 and 0.726, respectively, with the Parsonnet index; 0.782 and 0.697, respectively, with the Tuman index; 0.770 and 0.724 with the Tu index, respectively. All risk models had acceptable calibration in predicting mortality and morbidity, except for the Parsonnet classification, which failed calibration for morbidity (P = 0.026). CONCLUSIONS: The CARE score performs as well as multifactorial risk indexes for outcome prediction in cardiac surgery. Cardiac anesthesiologists can integrate this score in their practice and predict patient outcome with acceptable accuracy.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».