A scoring system to predict mortality in infants with esophageal atresia
Notice bibliographique
Résumé
Esophageal atresia (EA) is a rare anomaly that mandates surgical intervention. Patients with EA often have complicated medical courses due to both esophageal anomalies and related comorbidities. Although several prognostic classification systems have been developed to decrease the mortality rate in EA, most systems focus only on the influence of the major anomaly, and external risk factors that could be influenced by the neonatal caregivers to a certain extent are not included. The aim of this study was to investigate the risk factors for in-hospital mortality in neonates with EA and develop a scoring model to predict mortality.In total, 198 infants with EA who were treated with surgical intervention at the Children's Hospital of Chongqing Medical University between March 2004 and June 2016 were included. The demographic information, clinical manifestations, laboratory testing, and outcomes during hospitalization were analyzed retrospectively. A predictive scoring model was developed according to the regression coefficients of the risk factors.The mortality rate was 18.1% (36/198). In the univariate analysis, higher incidences of prematurity, low birth weight, long gap, anastomotic leak, respiratory failure, postoperative sepsis, respiratory distress syndrome, pneumothorax, and septic shock were found in the nonsurvivor group than in the survivor group (P < .05). In the logistic regression analysis, anastomotic leak (OR: 10.75, 95% CI: 3.113-37.128), respiratory failure (OR: 4.104, 95% CI: 2.292-7.355), postoperative sepsis (OR: 3.564, 95% CI: 1.516-8.375), and low birth weight (OR: 8.379, 95% CI: 3.357-20.917) were associated with a high mortality rate. A scoring model for predicting death was developed with a sensitivity of 0.861, a specificity of 0.827, a positive predictive value of 0.524, and a negative predictive value of 0.963 at a cutoff of 2 points. The area under the receiver-operating characteristic curve of the score was 0.905 (95% CI, 0.863-0.948, P = .000) for death from EA. The mortality rate increased rapidly as the scores increased, and all patients with scores ≥5 died.Anastomotic leak, respiratory failure, postoperative sepsis, and low birth weight are independent risk factors for mortality in EA. Infants with a predictive score of 5 had a high risk of death.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».