Predicting outcomes in congenital diaphragmatic hernia
Notice bibliographique
Résumé
Identification of CDH infant populations at high risk for mortality postnatally may help to develop targeted care strategies, guide discussions surrounding palliation and contribute to standardizing reporting and benchmarking, so that care strategies at different centers can be compared. Clinical prediction rules are evidence-based tools that combine multiple predictors to estimate the probability that a particular outcome in an individual patient will occur. In CDH, a suitable clinical prediction rule can stratify high- and low-risk populations and provide the ability to tailor management strategies based on severity. The ideal prediction tool for infants born with CDH would be validated in a large population, generalizable, easily applied in a clinical setting and would clearly discriminate patients at the highest and lowest risk of death. To date, 4 postnatal major clinical prediction rules have been published and validated in the North American CDH population. These models contain variables such as birth weight, Apgar score, blood gases, as well as measures of pulmonary hypertension, and associated anomalies. In an era of standardized care plans and population-based strategies, the appropriate selection and application of a generalizable tool to provide an opportunity for benchmarking, policy creation, and centralizing the care of high-risk populations. A well-designed clinical prediction tool remains the most practical and expedient way to achieve these goals.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».