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Enregistrement W2781641064 · doi:10.1016/j.preghy.2018.01.004

Temporal and external validation of the fullPIERS model for the prediction of adverse maternal outcomes in women with pre-eclampsia

2018· article· en· W2781641064 sur OpenAlexafffundabout
Ugochinyere Vivian Ukah, Beth A. Payne, Hanna Karjalainen, Eija Kortelainen, Paul T. Seed, Frances Conti‐Ramsden, Vivien Cao, Jennifer A. Hutcheon, Lucy C. Chappell, J. Mark Ansermino, Manu Vatish, Christopher W.G. Redman, Tang Lee, Larry Li, Laura A. Magee

Notice bibliographique

RevuePregnancy Hypertension · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchAlere
Mots-clésEclampsiaAdverse effectMedicineObstetricsPregnancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fullPIERS model is a risk prediction model developed to predict adverse maternal outcomes within 48 h for women admitted with pre-eclampsia. External validation of the model is required before implementation for clinical use. We assessed the temporal and external validity of the fullPIERS model in high income settings using five cohorts collected between 2003 and 2016, from tertiary hospitals in Canada, the United States of America, Finland and the United Kingdom. The cohorts were grouped into three datasets for assessing the primary external, and temporal validity, and broader transportability of the model. The predicted risks of developing an adverse maternal outcome were calculated using the model equation and model performance was evaluated based on discrimination, calibration, and stratification. Our study included a total of 2429 women, with an adverse maternal outcome rate of 6.7%, 6.6%, and 7.0% in the primary external, temporal, and combined (broader) validation cohorts, respectively. The model had good discrimination in all datasets: 0.81 (95%CI 0.75-0.86), 0.82 (95%CI 0.76-0.87), and 0.75 (95%CI 0.71-0.80) for the primary external, temporal, and broader validation datasets, respectively. Calibration was best for the temporal cohort but poor in the broader validation dataset. The likelihood ratios estimated to rule in adverse maternal outcomes were high at a cut-off of ≥30% in all datasets. The fullPIERS model is temporally and externally valid and will be useful in the management of women with pre-eclampsia in high income settings although model recalibration is required to improve performance, specifically in the broader healthcare settings.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations56
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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