Early Predictors of Enteral Autonomy in Pediatric Intestinal Failure Resulting From Short Bowel Syndrome: Development of a Disease Severity Scoring Tool
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with short bowel syndrome (SBS) are dependent on parenteral nutrition (PN) while their bowel attempts to compensate. Our objective was to create an SBS disease severity score to predict the probability of achieving enteral autonomy (EA). METHODS: A retrospective cohort study of children with SBS managed by our Intestinal Rehabilitation Program was completed. Data abstracted included demographic, bowel anatomy, and outcome variables including conjugated bilirubin (CB) and enteral nutrition (EN) tolerated 6 months postoperatively. Univariate analysis and Cox proportional hazards (CPH) model were performed. A score was created based on weighting of coefficients. An α-value of < 0.05 was considered significant. RESULTS: One hundred thirty-nine patients were analyzed (61% males). Ninety-five (68%) achieved EA. Patients possessing >50% residual small bowel (hazard ratio [HR] 2.68 [95% confidence interval {CI} 1.60-4.49], P < 0.001), ileocecal valve intact (HR 0.61 [95% CI 0.37-1.01], P < 0.055), and >50% enteral tolerance at 6 months (HR 5.70 [95% CI 2.77-11.74] P < 0.001) were positively associated with EA. CB >34 µmol/L (2 mg/dL) was negatively associated with EA (HR 0.42 [95% CI0.27-0.66], P < 0.001). A severity score was created by weighting CPH parameter estimates (small bowel length >50%, ileocecal valve intact, CB <34 µmol/L, and EN >50% for a maximum score of 8), and disease severity strata were developed (severe [25.7% EA], moderate [52.9% EA], and mild [97.1% EA]). CONCLUSION: We propose a pediatric SBS disease severity score that predicts probability of EA. The score allows prognostication of individual patients and could assist research by adjusting outcome reporting or stratifying recruitment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».