Comparison of Two Major Perioperative Bleeding Scores for Cardiac Surgery Trials
Notice bibliographique
Résumé
WHAT WE ALREADY KNOW ABOUT THIS TOPIC: WHAT THIS ARTICLE TELLS US THAT IS NEW: BACKGROUND:: Research into major bleeding during cardiac surgery is challenging due to variability in how it is scored. Two consensus-based clinical scores for major bleeding: the Universal definition of perioperative bleeding and the European Coronary Artery Bypass Graft (E-CABG) bleeding severity grade, were compared in this substudy of the Transfusion Avoidance in Cardiac Surgery (TACS) trial. METHODS: As part of TACS, 7,402 patients underwent cardiac surgery at 12 hospitals from 2014 to 2015. We examined content validity by comparing scored items, construct validity by examining associations with redo and complex procedures, and criterion validity by examining 28-day in-hospital mortality risk across bleeding severity categories. Hierarchical logistic regression models were constructed that incorporated important predictors and categories of bleeding. RESULTS: E-CABG and Universal scores were correlated (Spearman ρ = 0.78, P < 0.0001), but E-CABG classified 910 (12.4%) patients as having more severe bleeding, whereas the Universal score classified 1,729 (23.8%) as more severe. Higher E-CABG and Universal scores were observed in redo and complex procedures. Increasing E-CABG and Universal scores were associated with increased mortality in unadjusted and adjusted analyses. Regression model discrimination based on predictors of perioperative mortality increased with additional inclusion of the Universal score (c-statistic increase from 0.83 to 0.91) or E-CABG (c-statistic increase from 0.83 to 0.92). When other major postoperative complications were added to these models, the association between Universal or E-CABG bleeding with mortality remained. CONCLUSIONS: Although each offers different advantages, both the Universal score and E-CABG performed well in the validity assessments, supporting their use as outcome measures in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».