Risk Factors for Mortality in Patients with Alcoholic Hepatitis and Assessment of Prognostic Models: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe alcoholic hepatitis (AH) is associated with a substantial risk for short-term mortality. OBJECTIVES: To identify prognostic factors and validate well-known prognostic models in a Canadian population of patients hospitalized for AH. METHODS: In the present retrospective study, patients hospitalized for AH in Calgary, Alberta, between January 2008 and August 2012 were included. Stepwise logistic regression models identified independent risk factors for 90-day mortality, and the discrimination of prognostic models (Model for End-stage Liver Disease [MELD] and Maddrey discriminant function [DF]) were examined using areas under the ROC curves. RESULTS: A total of 122 patients with AH were hospitalized during the study period; the median age was 49 years (interquartile range [IQR] 42 to 55 years) and 60% were men. Median MELD score and Maddrey DF on admission were 21 (IQR 18 to 24) and 45 (IQR 26 to 62), respectively. Seventy-three percent of patients received corticosteroids and⁄or pentoxifylline, and the 90-day mortality was 17%. Independent predictors of mortality included older age, female sex, international normalized ratio, MELD score and Maddrey DF (all P<0.05). For discrimination of 90-day mortality, the areas under the ROC curves of the prognostic models (MELD 0.64; Maddrey DF 0.68) were similar (P>0.05). At optimal cut-offs of ≥22 for MELD score and ≥37 for Maddrey DF, both models excluded death with high certainty (negative predictive values 90% and 96%, respectively). CONCLUSIONS: In patients hospitalized for AH, well-known prognostic models can be used to predict 90-day mortality, particularly to identify patients with a low risk for death.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».