<i>Clostridium difficile</i> associated risk of death score (<scp>CARDS</scp>): a novel severity score to predict mortality among hospitalised patients with <i>C. difficile</i> infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clostridium difficile infection (CDI) is a public health threat and associated with significant mortality. However, there is a paucity of objectively derived CDI severity scoring systems to predict mortality. AIM: To develop a novel CDI risk score to predict mortality entitled: Clostridium difficile associated risk of death score (CARDS). METHODS: We obtained data from the United States 2011 Nationwide Inpatient Sample (NIS) database. All CDI-associated hospitalisations were identified using discharge codes (ICD-9-CM, 008.45). Multivariate logistic regression was utilised to identify independent predictors of mortality. Clostridium difficile associated risk of death score was calculated by assigning a numeric weight to each parameter based on their odds ratio in the final logistic model. Predictive properties of model discrimination were assessed using the c-statistic and validated in an independent sample using the 2010 NIS database. RESULTS: We identified 77 776 hospitalisations, yielding an estimate of 374 747 cases with an associated diagnosis of CDI in the US, 8% of whom died in the hospital. The eight severity score predictors were identified on multivariate analysis: age, cardiopulmonary disease, malignancy, diabetes, inflammatory bowel disease, acute renal failure, liver disease and ICU admission, with weights ranging from -1 (for diabetes) to 5 (for ICU admission). The overall risk score in the cohort ranged from 0 to 18. Mortality increased significantly as CARDS increased. CDI-associated mortality was 1.2% with a CARDS of 0 compared to 100% with CARDS of 18. The model performed equally well in our validation cohort. CONCLUSION: Clostridium difficile associated risk of death score is a promising simple severity score to predict mortality among those hospitalised with C. difficile infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».