The application of IMPACT prognostic models to elderly adults with traumatic brain injury: A population-based observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the performance of the International Mission for Prognosis and Clinical Trial Design in Traumatic Brain Injury (IMPACT) prognostic models in older patients. METHODS: Using data from the National Study on Costs and Outcomes of Trauma (NSCOT), this study identified adult patients presenting to US hospitals in 2001 and 2002 with non-penetrating moderate or severe traumatic brain injury (GCS ≤ 12). IMPACT model calibration and discrimination in the older stratum (65-84 years) was compared to that in the younger stratum (18-64 years). RESULTS: IMPACT model discrimination did not differ significantly between the older (n = 202; weighted n = 268) and younger strata (n = 613; weighted n = 1632) and was generally adequate (c-statistic for the core-death model = 0.81 [0.77-0.84] vs 0.75 [0.66-0.84], respectively; p = 0.26). IMPACT model calibration was poor for both older and younger strata (Hosmer-Lemeshow p-value for the core-death model = 0.01 vs < 0.0001, respectively). Pre-specified qualitative graphical evaluation suggested substantial under-prediction of mortality in the oldest decades of life, but not among younger patients. CONCLUSIONS: The examined IMPACT prognostic models demonstrated adequate discrimination and poor calibration in both older and younger patients, yet particular caution may be required when applying these models to the elderly.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».