Preoperative Score to Predict Postoperative Mortality (POSPOM)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An accurate risk score able to predict in-hospital mortality in patients undergoing surgery may improve both risk communication and clinical decision making. The aim of the study was to develop and validate a surgical risk score based solely on preoperative information, for predicting in-hospital mortality. METHODS: From January 1, 2010, to December 31, 2010, data related to all surgeries requiring anesthesia were collected from all centers (single hospital or hospitals group) in France performing more than 500 operations in the year on patients aged 18 yr or older (n = 5,507,834). International Statistical Classification of Diseases, 10th revision codes were used to summarize the medical history of patients. From these data, the authors developed a risk score by examining 29 preoperative factors (age, comorbidities, and surgery type) in 2,717,902 patients, and then validated the risk score in a separate cohort of 2,789,932 patients. RESULTS: In the derivation cohort, there were 12,786 in-hospital deaths (0.47%; 95% CI, 0.46 to 0.48%), whereas in the validation cohort there were 14,933 in-hospital deaths (0.54%; 95% CI, 0.53 to 0.55%). Seventeen predictors were identified and included in the PreOperative Score to predict PostOperative Mortality (POSPOM). POSPOM showed good calibration and excellent discrimination for in-hospital mortality, with a c-statistic of 0.944 (95% CI, 0.943 to 0.945) in the development cohort and 0.929 (95% CI, 0.928 to 0.931) in the validation cohort. CONCLUSION: The authors have developed and validated POSPOM, a simple risk score for the prediction of in-hospital mortality in surgical patients.
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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».