External validation of clinical scores to predict complications of Clostridium difficile infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clostridium difficile infection (CDI) is the most common cause of nosocomial diarrhea. About one in 5 patients with CDI (median 18%) develop a complication (cCDI), including mortality. Many predictive scores have been published to identify patients at risk of cCDI but none is currently recommended for clinical use and few were validated. We conducted an external validation study of predictive tools for cCDI. Methods Predictive tools were identified through a systematic review. We included those reporting at least an internal validation process. We performed the external validation on a multicenter prospective cohort of 1380 Canadian adults with confirmed CDI. Most cases were elderly (median age 71), had a healthcare facility-associated CDI (90%), and cCDI occurred in 8%. NAP1 strain was found in 52%. The performance of each scoring system was analyzed using individual outcomes. Modifications in predictors were made to match available data in the validation cohort. Results We assessed 3 predictive scores and one predictive model. The performance (95% CI) of higher thresholds are shown in the Table. All scores had a low sensitivity and PPV, and moderate specificity and NPV. The model of Shivashankar 2013 (age, WBC> 15, narcotic use, antacids use, creatinine ratio > 1.5) predicted 25% probability of cCDI. All showed similar AUC (0.63–0.67). Conclusion The predictive tools included in our study showed moderate performance in a validation cohort with a low rate of cCDI and high proportion of NAP1 strains. Further research is needed to develop an accurate predictive tool to guide clinicians in the management of CDI. Disclosures J. Powis, Merck: Grant Investigator, Research grant; GSK: Grant Investigator, Research grant; Roche: Grant Investigator, Research grant; Synthetic Biologicals: Investigator, Research grant
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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 | 0,068 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».