Sex differences in crude mortality rates and predictive value of intensive care unit-based scores when applied to the cardiac intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited data exists regarding sex differences in outcome and predictive accuracy of intensive care unit-based scoring systems when applied to cardiac intensive care unit patients. Methods: We reviewed medical records of patients admitted to cardiac intensive care unit from 1 January 2011–31 December 2016. Sex differences in mortality rates and the performance of intensive care unit-based scoring systems in predicting in-hospital mortality were analyzed. Calibration was assessed by the Hosmer-Lemeshow test and locally weighted scatterplot smoothing curves. Discrimination was assessed using the c statistic and receiver-operating characteristic curve. Results: Among 6963 patients, 2713 (39%) were women. Overall in-hospital and cardiac intensive care unit mortality rates were similar in women and men (9.1% vs 9.4%, p=0.67 and 5.9% vs 6%, p=0.88, respectively) and in age and major diagnosis subgroups. Of the scoring systems, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation III and Sequential Organ Failure Assessment had poor calibration (Hosmer-Lemeshow p value <0.001), while Simplified Acute Physiology Score II performed better (Hosmer-Lemeshow p value 0.09), in both women and men. All scores had good discrimination (C statistics >0.8). In the subgroups of acute myocardial infarction and heart failure patients, all scores had good calibration (Hosmer-Lemeshow p>0.001) and discrimination (C statistic >0.8) while in diagnosis subgroups with highest mortality, the calibration varied among scores and by sex, and discrimination was poor. Conclusions: No sex differences in mortality were seen in cardiac intensive care unit patients. The mortality predictive value of intensive care unit-based scores is limited in both sexes and variable among different subgroups of diagnoses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».