A Karnofsky performance status–based score predicts death after hospital discharge in patients with cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Identification of patients with cirrhosis at risk for death within 3 months of discharge from the hospital is essential to individualize postdischarge plans. The objective of the study was to identify an easy-to-use prognostic model based on the Karnofsky Performance Status (KPS). The North American Consortium for the Study of End-Stage Liver Disease consists of 16 tertiary-care hepatology centers that prospectively enroll nonelectively admitted cirrhosis patients. Patients enrolled had KPS assessed 1 week postdischarge. KPS was categorized into low (score 10-40), intermediate (50-70), and high (80-100). Of 954 middle-aged patients (57 ± 10 years, 63% men) with a median Model for End-Stage Liver Disease (MELD) score of 17 (interquartile range 13-21), the mortality rates for the low, intermediate, and high performance status groups were 23% (36/159), 11% (55/489), and 5% (15/306), respectively. Low, intermediate, and high performance status was seen in 17%, 51%, and 32% of the cohort, respectively. Low performance status was associated with older age, dialysis, hepatic encephalopathy, longer length of stay, and higher white blood cell count or MELD score at discharge. A model was derived using the three independent predictors of 3-month mortality: KPS, age, and MELD score. This score had better discrimination (area under the receiver operating characteristic curve = 0.74) than a model using MELD (area under the receiver operating characteristic curve = 0.62) or MELD and age (area under the receiver operating characteristic curve = 0.67) to predict 3-month mortality. CONCLUSIONS: Cirrhosis patients at risk for 3-month postdischarge mortality can be identified using a novel KPS-based score; this score may be adopted in practice to guide postdischarge early interventions, including the integrated provision of active and palliative management strategies. (Hepatology 2017;65:217-224).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».