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Enregistrement W2418776990 · doi:10.1177/2396987316651759

Clinical risk scores for predicting stroke-associated pneumonia: A systematic review

2016· review· en· W2418776990 sur OpenAlexaff
Amit K Kishore, Andy Vail, Benjamin Bray, Ángel Chamorro, Mario Di Napoli, Lalit Kalra, Peter Langhorne, Joan Montaner, Christine Roffe, Anthony Rudd, Pippa Tyrrell, Diederik van de Beek, Mark Woodhead, Andreas Meisel

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)DysphagiaPhysical therapyClinical trialPneumoniaStatisticInternal medicineStatisticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,014
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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