Risk prediction models for maternal mortality: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pregnancy-related critical illness leads to death for 3-14% of affected women. Although identifying patients at risk could facilitate preventive strategies, guide therapy, and help in clinical research, no prior systematic review of this literature exploring the validity of risk prediction models for maternal mortality exists. Therefore, we have systematically reviewed and meta-analyzed risk prediction models for maternal mortality. METHODS: Search strategy: MEDLINE, EMBASE and Scopus, from inception to May 2017. Selection criteria: Trials or observational studies evaluating risk prediction models for maternal mortality. Data collection and analysis: Two reviewers independently assessed studies for eligibility and methodological quality, and extracted data on prediction performance. RESULTS: Thirty-eight studies that evaluated 12 different mortality prediction models were included. Mortality varied across the studies, with an average rate 10.4%, ranging from 0 to 41.7%. The Collaborative Integrated Pregnancy High-dependency Estimate of Risk (CIPHER) model and the Maternal Severity Index had the best performance, were developed and validated from studies of obstetric population with a low risk of bias. The CIPHER applies to critically ill obstetric patients (discrimination: area under the receiver operating characteristic curve (AUC) 0.823 (0.811-0.835), calibration: graphic plot [intercept-0.09, slope 0.92]). The Maternal Severity Index applies to hospitalized obstetric patients (discrimination: AUC 0.826 [0.802-0.851], calibration: standardized mortality ratio 1.02 [0.86-1.20]). CONCLUSIONS: Despite the high heterogeneity of the study populations and the limited number of studies validating the finally eligible prediction models, the CIPHER and the Maternal Severity Index are recommended for use among critically ill and hospitalized pregnant and postpartum women for risk adjustment in clinical research and quality improvement studies. Neither index has sufficient discrimination to be applicable for clinical decision making at the individual patient level.
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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 | 0,024 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».