Risk Prediction Models for Mortality in Ambulatory Patients With Heart Failure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimal management of heart failure requires accurate assessment of prognosis. Many prognostic models are available. Our objective was to identify studies that evaluate the use of risk prediction models for mortality in ambulatory patients with heart failure and describe their performance and clinical applicability. METHODS AND RESULTS: We searched for studies in Medline, Embase, and CINAHL in May 2012. Two reviewers selected citations including patients with heart failure and reporting on model performance in derivation or validation cohorts. We abstracted data related to population, outcomes, study quality, model discrimination, and calibration. Of the 9952 studies reviewed, we included 34 studies testing 20 models. Only 5 models were validated in independent cohorts: the Heart Failure Survival Score, the Seattle Heart Failure Model, the PACE (incorporating peripheral vascular disease, age, creatinine, and ejection fraction) risk score, a model by Frankenstein et al, and the SHOCKED predictors. The Heart Failure Survival Score was validated in 8 cohorts (2240 patients), showing poor-to-modest discrimination (c-statistic, 0.56-0.79), being lower in more recent cohorts. The Seattle Heart Failure Model was validated in 14 cohorts (16 057 patients), describing poor-to-acceptable discrimination (0.63-0.81), remaining relatively stable over time. Both models reported adequate calibration, although overestimating survival in specific populations. The other 3 models were validated in a cohort each, reporting poor-to-modest discrimination (0.66-0.74). Among the remaining 15 models, 6 were validated by bootstrapping (c-statistic, 0.74-0.85); the rest were not validated. CONCLUSIONS: Externally validated heart failure models showed inconsistent performance. The Heart Failure Survival Score and Seattle Heart Failure Model demonstrated modest discrimination and questionable calibration. A new model derived from contemporary patient cohorts may be required for improved prognostic performance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle