The New Injury Severity Score: A More Accurate Predictor of In-Hospital Mortality than the Injury Severity Score
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine whether the New Injury Severity Score (NISS) is a better predictor of mortality than the Injury Severity Score (ISS) in general and in subgroups according to age, penetrating trauma, and body region injured. METHODS: The study population consisted of 24,263 patients from three urban Level I trauma centers in the province of Quebec, Canada. Discrimination and calibration of NISS and ISS models were compared using receiver operator characteristic (ROC) curves and Hosmer-Lemeshow statistics. RESULTS: NISS showed better discrimination than ISS (area under the ROC curve = 0.827 vs. 0.819; p = 0.0006) and improved calibration (Hosmer-Leme-show = 62 vs. 112). The advantage of the NISS over the ISS was particularly evident among patients with head/neck injuries (area under the ROC curve = 0.819 vs. 0.784; p < 0.0001; Hosmer-Lemeshow = 59 vs. 350). CONCLUSION: The NISS is a more accurate predictor of in-hospital death than the ISS and should be chosen over the ISS for case-mix control in trauma research, especially in certain subpopulations such as head/neck-injured patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle