Risk stratification in cardiac surgical patients on VAD
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Our purpose was to access the performance of 6 risk stratification models (EuroScore, Cleveland, Parsonnet, Ontario, French and Pons) to predict mortality in patients with postcardiotomy-syndrome and ventricular assist device (VAD). Material and Methods: The study population consisted of all consecutive adult patients admitted after cardiac surgery with postcardiotomy-syndrome and VAD over a period of more than 10 years. Probabilities of hospital death for patients were estimated by applying the six models and were compared with actual mortality rates. Performance was assessed with the Hosmer-Lemeshow (HL) goodness-of-fit test and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Between January 1993 and April 2003 a total of 11904 patients underwent cardiac surgery at our institution. 168 patients (1.41%) needed a postoperative VAD. In-hospital mortality rate was 67.3%. HL values were: Cleveland 2.8, French 3.1, Euro 3.6, Ontario 6.7, Pons 8.5 and Parsonnet 11.6. The ROC curve showed the following ranking: Parsonnet 0.73, Pons 0.71, Euro 0.69, French 0.67, Cleveland and Ontario 0.63. Conclusions: All scores showed a good calibration and an acceptable discrimination. Paradoxically, the score with the best calibration (Cleveland) has the lowest discrimination and the score with the best discrimination (Parsonnet) has the lowest calibration. We believe that preoperative risk stratification is not of great value for this subset of patients.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».