Clinical risk scores for predicting stroke-associated pneumonia: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several risk stratification scores for predicting stroke-associated pneumonia have been derived. We aimed to evaluate the performance and clinical usefulness of such scores for predicting stroke-associated pneumonia. METHOD: A systematic literature review was undertaken in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement, with application of the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy-2 tool. Published studies of hospitalised adults with ischaemic stroke, intracerebral haemorrhage, or both, which derived and validated an integer-based clinical risk score, or externally validated an existing score to predict occurrence of stroke-associated pneumonia, were considered and independently screened for inclusion by two reviewers. FINDINGS: We identified nine scores, from eight derivation cohorts. Age was a component of all scores, and the NIHSS score in all except one. Six scores were internally validated and five scores were externally validated. The A2DS2 score (Age, Atrial fibrillation, Dysphagia, Severity [NIHSS], Sex) was the most externally validated in 8 independent cohorts. Performance measures were reported for eight scores. Discrimination tended to be more variable in the external validation cohorts (C statistic 0.67-0.83) than the derivation cohorts (C statistic 0.74-0.85). DISCUSSION: Overall, discrimination and calibration were similar between the different scores. No study evaluated influence on clinical decision making or prognosis. CONCLUSION: The clinical prediction scores varied in their simplicity of use and were comparable in performance. Utility of such scores for preventive intervention trials and in clinical practice remains uncertain and requires further study.
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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 | 0,029 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle