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Enregistrement W2496760074 · doi:10.1093/ejcts/ezw262

Uninformative and misleading comparison of EuroSCORE and EuroSCORE II

2016· letter· en· W2496760074 sur OpenAlexaff
Gary S. Collins, Yannick Le Manach

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuroSCORECardiologyMedicineInternal medicineComputer scienceCardiac surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their recent paper, Kieser et al. [1] compared the predictive performance of EuroSCORE against its successor EuroSCORE II in a consecutive series of isolated coronary artery bypass graft patients with total arterial grafting by a single surgeon. Although comparative validation studies such as these are extremely important, we have a number of concerns on the study design and analysis, for which we will highlight only a couple of issues, that question how anyone can meaningfully interpret their findings. Validation studies are an important aspect of evaluating a risk score, and methodological rigor and transparent reporting are keys to ensure the results are meaningful and interpretable. An important aspect often overlooked in validation studies is study design. Recommendation for sample size is that a minimum of 100 (and preferably 200) events (i.e. deaths) should be included in the study so that model performance and in particular calibration can be adequately assessed [2, 3]; a value much higher than the observed 36 deaths in the Kieser study. The authors correctly assert that the widely used Hosmer–Lemeshow test is problematic for assessing calibration and should be avoided; it assesses neither direction nor magnitude of calibration. The recent TRIPOD Statement for reporting risk scores cautions against its use with preference for calibration plots [4, 5]. However, the calibration plot of Kieser et al. is also of limited usefulness (ignoring the annoyance that the two axes are not on the same scale; the y-axis is squashed), grouping by predicted risk also suffers from limitations including groups with no events and deciding how many groups. In the study by Kieser et al., we can observe that 4 out of the 10 groups have no deaths, thereby making the interpretation of their calibration plot somewhat difficult. A calibration plot should indicate with a predicted risk of x% how many patients died (which for a well-calibrated model should be close to x observed deaths); this information is not presented in or inferable from their figure. Recommendations are that loess-smoothed calibration plots (preferably with confidence intervals) should be presented so that calibration can be examined across the range of predicted values [6]. The calibration plot can then be supplemented with estimates of the calibration slope and intercept (as calculated by Kieser et al.). A final comment is related to the temporal analysis, as previously noted given the very small number of deaths (median of 4 per time period between 2003 and 2014) and an analysis that does not actually investigate model performance, very little can be concluded whether the calibration ‘evolved’ over time. Given these concerns, and others, including unclear handling of the large amount of missing data for ejection fraction, or whether a small single surgeon case series is at all interesting beyond the surgeon himself, the conclusions have limited utility and should be interpreted with a large ‘pinch of salt’.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,235
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,235
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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