Assessing the validity of cardiac surgery risk stratification systems for CABG patients in a single center.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most cardiac surgery risk stratification systems were primarily designed using patient-related factors to predict mortality and postoperative morbidity. Relative mortality rates are higher at cardiac surgery centers which perform surgery on elderly patients. Our aim was to assess the validity of risk stratification systems for our regional population. MATERIAL/METHODS: The study involved 1021 patients. Risk stratification was carried out using the EuroSCORE, Ontario, and QMMI scoring systems. Analysis comparing the scoring systems included sensitivity, specificity, predictive values, and receiver operating characteristics (ROC) curves. Accuracy was assessed using the systems' ability to avoid Type I and Type II errors. RESULTS: Sensitivity and specificity of the QMMI scoring system were 33.3% and 97.2%, of EuroSCORE 20.7% and 96.7%, and of Ontario 21.1% and 94.4%, respectively. The best positive predictive value was for QMMI and EuroSCORE with 75% versus Ontario's 50%. The highest negative predictive value was QMMI's 85.4% versus Ontario's 78.9% and EuroSCORE's 72.0%. The best accuracy showed QMMI scoring with 84.5% versus Ontario's 78.9% and EuroSCORE's 72.2%. CONCLUSIONS: All the investigated risk stratification systems were moderately predictive. The QMMI score showed the best predictive characteristics (sensitivity, specificity, and accuracy) for our patient population. The QMMI system had high specificity and accuracy. The EuroSCORE system showed mortality overprediction for our population, associated with high false negative test results and low accuracy. The Ontario risk stratification system often commits Type II errors, associated with a high rate of false positive test results and low accuracy.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».