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Enregistrement W2742617523 · doi:10.9778/cmajo.20160106

Bleeding impacting mortality after noncardiac surgery: a protocol to establish diagnostic criteria, estimate prognostic importance, and develop and validate a prediction guide in an international prospective cohort study

2017· article· en· W2742617523 sur OpenAlexafffundvenue
Pavel S Roshanov, John W. Eikelboom, Mark Crowther, Vikas Tandon, Flávia K. Borges, Clive Kearon, André Lamy, Richard Whitlock, Bruce Biccard, Wojciech Szczeklik, Gordon Guyatt, Mohamed Panju, Jessica Spence, Amit X. Garg, Michael McGillion, Tomas VanHelder, Peter A. Kavsak, Justin de Beer, Mitchell Winemaker, Daniel I. Sessler, Yannick Le Manach, Tej Sheth, Jehonathan H. Pinthus, Lehana Thabane, Marko Šimunović, Ryszard Mizera, Sebastián Ribas, P.J. Devereaux

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonInstitute for Clinical Evaluative SciencesPopulation Health Research InstituteLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineProtocol (science)Prospective cohort studyCohortIntensive care medicineCohort studyEmergency medicineSurgeryInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Various definitions of bleeding have been used in perioperative studies without systematic assessment of the diagnostic criteria for their independent association with outcomes important to patients. Our proposed definition of bleeding impacting mortality after noncardiac surgery (BIMS) is bleeding that is independently associated with death during or within 30 days after noncardiac surgery. We describe our analysis plan to sequentially 1) establish the diagnostic criteria for BIMS, 2) estimate the independent contribution of BIMS to 30-day mortality and 3) develop and internally validate a clinical prediction guide to estimate patient-specific risk of BIMS. METHODS: In the Vascular Events In Noncardiac Surgery Patients Cohort Evaluation (VISION) study, we prospectively collected bleeding data for 16 079 patients aged 45 years or more who had noncardiac inpatient surgery between 2007 and 2011 at 12 centres in 8 countries across 5 continents. We will include bleeding features independently associated with 30-day mortality in the diagnostic criteria for BIMS. Candidate features will include the need for reoperation due to bleeding, the number of units of erythrocytes transfused, the lowest postoperative hemoglobin concentration, and the absolute and relative decrements in hemoglobin concentration from the preoperative value. We will then estimate the incidence of BIMS and its independent association with 30-day mortality. Last, we will construct and internally validate a clinical prediction guide for BIMS. INTERPRETATION: ClinicalTrials.gov, no NCT00512109.

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)0,109
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1090,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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