Multicentre Validation of a Prediction Score of Prolonged Air Leak for VATS Lobectomies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prolonged air leak (PAL) >7days after VATS lobectomy (VL) increases length of stay and costs. Its incidence is between6–15%. PAL score (PS) was previously developed on extensive VL database using logistic model which retained 7 variables influencing PAL (Table 1a) Aims: Objective was to validate practical, user-friendly risk score to stratify PAL risks after VL to adopt early strategies for PAL/LOS reduction Methods: Multicentre VL retrospective database was analysed. Risk was calculated with PS(Table 1b). Area under ROC curve estimated discriminating value. Slope described relationship between predicted/observed PAL incidence. Hosmer–Lemeshow test estimated quality of adequacy between predicted/observed values Results: 266 VL analysed, PAL risks in Table1c. 46 (20.35%) experienced PAL. PS performances showed sensitivity 89.76%, specificity 89.36%, positive predictive value 97.35%, negative predictive value 66.67%, accuracy 89.68%. Repartition PS presents good predictive value with area under ROC 0.75 [CI 95%: 0.68–0.83] (Fig. 1). Slope and Hosmer–Lemeshow test show that probability predicted by PS has satisfactory adequacy with probability observed on sample Conclusions: External validation showed that PS is easy-to-use in PAL prediction. Primary application is to characterise population of subgroup analyses and to focus on preventing measures, for appropriate selection criteria in efficacy trial, minimising VL expense/risk
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».