The predictive value of the preoperative Sinonasal outcome test‐22 score in patients undergoing endoscopic sinus surgery for chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: With the aim of facilitating preference-sensitive decision making regarding elective endoscopic sinus surgery (ESS) for chronic rhinosinusitis (CRS), we set out to evaluate the predictive value of the 22-item Sinonasal Outcome Test (SNOT-22) patient-reported outcome measure and to compare outcomes of a UK cohort with a similar United States/Canadian-based study. STUDY DESIGN: Prospective observational cohort study, METHODS: Patients electing ESS in 87 UK hospitals were enrolled. The primary outcome was change in SNOT-22 score 3 months after surgery. Patients were categorized according to baseline SNOT-22 score, and the proportion of patients achieving a SNOT-22 minimal clinically important difference (MCID) of 8.9 was calculated, as well as the percentage change in SNOT-22 score. RESULTS: A total of 2,263 patients were included within this study. There was an average 40% reduction in SNOT-22 scores following surgery, and 66% of patients overall achieved the MCID. The proportion of patients achieving the MCID increased significantly with increasing baseline SNOT-22. Patients with a preoperative score of <20 failed to achieve a mean improvement greater than the MCID. Patients with a score of >30 had a greater than 70% chance of achieving the MCID. CRS patients with polyps had greater improvement than patients with CRS without polyps. The predictive value of the SNOT-22 is similar in the UK cohort, although overall patients did not benefit from surgery as much as their North American counterparts. CONCLUSIONS: Medically recalcitrant patients with CRS considering surgery should make decisions guided by their preoperative quality-of-life impairment, as measured by the SNOT-22. LEVEL OF EVIDENCE: 2b
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».