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Enregistrement W2624368329 · doi:10.1161/circheartfailure.112.000043

Risk Prediction Models for Mortality in Ambulatory Patients With Heart Failure

2013· review· en· W2624368329 sur OpenAlexafffund
Ana Carolina Alba, Thomas Agoritsas, Miłosz Jankowski, Delphine S. Courvoisier, Stephen D. Walter, Gordon Guyatt, Heather J. Ross

Notice bibliographique

RevueCirculation Heart Failure · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHeart failurePopulationFramingham Risk ScoreAmbulatoryInternal medicineEjection fractionMEDLINECardiologyIntensive care medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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