The Usefulness of the APACHE II Score in Obstetric Critical Care: A Structured Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the performance of the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) mortality prediction model in pregnant and recently pregnant women receiving critical care in low-, middle-, and high-income countries during the study period (1985-2015), using a structured literature review. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, Embase, Web of Science, and Evidence-Based Medicine Reviews, searched for articles published between 1985 and 2015. STUDY SELECTION: Twenty-five studies (24 publications), of which two were prospective, were included in the analyses. Ten studies were from high-income countries (HICs), and 15 were from low- and middle-income countries (LMICs). Median study duration and size were six years and 124 women, respectively. DATA SYNTHESIS: ICU admission complicates 0.48% of deliveries, and pregnant and recently pregnant women account for 1.49% of ICU admissions. One quarter were admitted while pregnant, three quarters of these for an obstetric indication and for a median of three days. The median APACHE II score was 10.9, with a median APACHE II-predicted mortality of 16.6%. Observed mortality was 4.6%, and the median standardized mortality ratio was 0.36 (interquartile range 0.23 to 0.73). The standardized mortality ratio was < 0.9 in 24 of 25 studies. Women in HICs were more frequently admitted with a medical comorbidity but were less likely to die than were women in LMICs. CONCLUSION: The APACHE II score consistently overestimates mortality risks for pregnant and recently pregnant women receiving critical care, whether they reside in HICs or LMICs. There is a need for a pregnancy-specific outcome prediction model for these women.
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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».