The Prognostic Accuracy of Suggested Predictors of Failure of Medical Management in Patients With Nontuberculous Spinal Epidural Abscess
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVES: To test the external validity of the 2 published prediction criteria for failure of medical management in patients with spinal epidural abscess (SEA). METHODS: Patients with SEA over a 10-year period at a tertiary care center were identified using ICD-10 (International Classification of Diseases, 10th Revision) diagnostic codes; electronic and paper charts were reviewed. The incidence of SEA and the proportion of patients with SEA that were treated medically were calculated. The rate of failure of medical management was determined. The published prediction models were applied to our data to determine how predictive they were of failure in our cohort. RESULTS: A total of 550 patients were identified using ICD-10 codes, 160 of whom had a magnetic resonance imaging-confirmed diagnosis of SEA. The incidence of SEA was 16 patients per year. Seventy-five patients were found to be intentionally managed medically and were included in the analysis. Thirteen of these 75 patients failed medical management (17%). Based on the published prediction criteria, 26% (Kim et al) and 45% (Patel et al) of our patients were expected to fail. CONCLUSIONS: Published prediction models for failure of medical management of SEA were not valid in our cohort. However, once calibrated to our cohort, Patel's model consisting of positive blood culture, presence of diabetes, white blood cells >12.5, and C-reactive protein >115 was the better model for our data.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».