Selecting candidate predictor variables for the modelling of post-discharge mortality from sepsis: a protocol development project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-discharge mortality is a frequent but poorly recognized contributor to child mortality in resource limited countries. The identification of children at high risk for post-discharge mortality is a critically important first step in addressing this problem. OBJECTIVES: The objective of this project was to determine the variables most likely to be associated with post-discharge mortality which are to be included in a prediction modelling study. METHODS: A two-round modified Delphi process was completed for the review of a priori selected variables and selection of new variables. Variables were evaluated on relevance according to (1) prediction (2) availability (3) cost and (4) time required for measurement. Participants included experts in a variety of relevant fields. RESULTS: During the first round of the modified Delphi process, 23 experts evaluated 17 variables. Forty further variables were suggested and were reviewed during the second round by 12 experts. During the second round 16 additional variables were evaluated. Thirty unique variables were compiled for use in the prediction modelling study. CONCLUSION: A systematic approach was utilized to generate an optimal list of candidate predictor variables for the incorporation into a study on prediction of pediatric post-discharge mortality in a resource poor setting.
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 | 0,216 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».