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Notice bibliographique
Résumé
We thank Dr. Cardoso for his letter about our recent hepatology article validating the easy‐to‐use North American Consortium for the Study of End‐stage Liver Disease (NACSELD) acute‐on‐chronic liver failure (ACLF) score in 2,675 prospectively enrolled patients continent‐wide.1 His main concern was the possibility that patients could meet NACSELD‐ACLF criteria (two or more organ failures) by requiring intubation for airway protection during grade III/IV hepatic encephalopathy.2 This is because our simple bedside tool does not require the calculation of a partial pressure of arterial oxygen (PaO2) to fraction of inspired oxygen (FiO2) ratio like the more complicated Chronic Liver Failure‐Sequential Organ Failure Assessment score.3 In the database we did not collect PaO2 and FiO2 values, so we are unable to calculate this ratio. Therefore, to address this concern, we eliminated all 90 patients who had just these two organ failures and recalculated the statistics (Table 1). Of note, the predictive power of the NACSELD‐ACLF score did not change when we reevaluated only infected patients, only uninfected patients, and all patients together after eliminating these 90 patients. Therefore, the NACSELD‐ACLF score not only stood up to the test of validation in two separate cohorts1 but retained its predictive power in both infected and uninfected patients and remained valid even when 90 ACLF patients were removed and all of the statistics were recalculated. Table 1 - Original and Multivariable Models Predicting 30‐Day Survival Original Revised, Excluding ACLF Resulting from Respiratory and Brain Failure Only Effect Estimate SE χ2 P Estimate SE χ2 P Infected patients NACSELD‐ACLF –1.8435 0.2297 64.39 <0.0001 –1.9670 0.2629 55.99 <0.0001 MELD –0.0508 0.0140 13.14 0.0003 –0.0514 0.0146 11.83 0.0006 WBC –0.6561 0.1282 26.17 <0.0001 –0.6353 0.1298 23.95 <0.0001 Albumin 0.2168 0.1561 1.93 0.16 0.2291 0.1635 1.96 0.16 Uninfected patients NACSELD‐ACLF –1.2258 0.3281 13.96 0.0002 –0.9130 0.4028 5.14 0.02 MELD –0.0971 0.0146 44.09 <0.0001 –0.1000 0.0150 44.64 <0.0001 WBC –0.4146 0.1181 12.33 0.0004 –0.3790 0.1230 9.50 0.002 Albumin 0.2707 0.1761 2.36 0.12 0.2830 0.1830 2.39 0.12 All patients NACSELD‐ACLF –1.7390 0.1890 84.62 <0.0001 –1.7098 0.2176 61.74 <0.0001 Age –0.0475 0.0082 33.27 <0.0001 –0.0472 0.0086 30.16 <0.0001 WBC –0.5547 0.0830 44.65 <0.0001 –0.5301 0.0845 39.34 <0.0001 Albumin 0.3055 0.1179 6.71 0.01 0.3331 0.1230 7.34 0.007 MELD –0.0852 0.0106 64.95 <0.0001 –0.0862 0.0110 61.43 <0.0001 Had infection –0.4015 0.1660 5.85 0.02 –0.4129 0.1726 5.72 0.02 Abbreviations: MELD, Model for End‐Stage Liver Disease; WBC, white blood cell count. Dr. Cardoso’s second concern was with our proposal that the NACSELD‐ACLF score may help to determine the futility of continued aggressive care in hospitalized patients with cirrhosis. To be clear, we are not advocating the use of the NACSELD‐ACLF score in isolation to determine futility. Instead, we feel the NACSELD‐ACLF score is one essential, simple bedside tool for clinicians to use when evaluating a patient’s prognosis. Many, if not most, patients with four‐organ system failure will not derive benefit from further aggressive intensive care; however, other factors such as age, transplant candidacy, patient/family preferences, and early clinical improvement play key roles in making the final decision of whether or not to pursue further aggressive care versus comfort care in an individual patient.4 It is also important to consider that although a patient may survive an inpatient stay after developing NACSELD‐ACLF, this does not tell us the longer‐term prognosis, risk for readmission, or quality of life.5 Potential conflict of interest Nothing to report.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,022 |
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 ».