External Validation of the fullPIERS Model for Predicting Adverse Maternal Outcomes in Pregnancy Hypertension in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
The hypertensive disorders of pregnancy are leading causes of maternal mortality and morbidity, especially in low- and middle-income countries. Early identification of women with preeclampsia and other hypertensive disorders of pregnancy at high risk of complications will aid in reducing this health burden. The fullPIERS model (Preeclampsia Integrated Estimate of Risk) was developed for predicting adverse maternal outcomes from preeclampsia using data from tertiary centers in high-income countries and uses maternal demographics, signs, symptoms, and laboratory tests as predictors. We aimed to assess the validity of the fullPIERS model in women with the hypertensive disorders of pregnancy in low-resourced hospital settings. Using miniPIERS data collected on women admitted with hypertensive disorders of pregnancy between July 2008 and March 2012 in 7 hospitals in 5 low- and middle-income countries, the predicted probability of developing an adverse maternal outcome was calculated for each woman using the fullPIERS equation. Missing predictor values were imputed using multivariate imputation by chained equations. The performance of the model was evaluated for discrimination, calibration, and stratification capacity. Among 757 women with complete predictor data (complete-case analyses), the fullPIERS model had a good area under the receiver-operating characteristic curve of 0.77 (95% confidence interval, 0.72–0.82) with poor calibration ( P <0·001 for the Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test). Performance as a rule-in tool was moderate (likelihood ratio: 5.9; 95% confidence interval, 4.23–8.35) for women with ≥30% predicted probability of an adverse outcome. The fullPIERS model may be used in low-resourced setting hospitals to identify women with hypertensive disorders of pregnancy at high risk of adverse maternal outcomes in need of immediate interventions.
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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 ».