Assessing the Validity of Adult‐derived Prognostic Models for Primary Sclerosing Cholangitis Outcomes in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Natural history models for primary sclerosing cholangitis (PSC) are derived from adult patient data, but have never been validated in children. It is unclear how accurate such models are for children with PSC. METHODS: We utilized the pediatric PSC consortium database to assess the Revised Mayo Clinic, Amsterdam-Oxford, and Boberg models. We calculated the risk stratum and predicted survival for each patient within each model using patient data at PSC diagnosis, and compared it with observed survival. We evaluated model fit using the c-statistic. RESULTS: Model fit was good at 1 year (c-statistics 0.93, 0.87, 0.82) and fair at 10 years (0.78, 0.75, 0.69) in the Mayo, Boberg, and Amsterdam-Oxford models, respectively. The Mayo model correctly classified most children as low risk, whereas the Amsterdam-Oxford model incorrectly classified most as high risk. All of the models underestimated survival of patients classified as high risk. Albumin, bilirubin, AST, and platelets were most associated with outcomes. Autoimmune hepatitis was more prevalent in higher risk groups, and over-weighting of AST in these patients accounted for the observed versus predicted survival discrepancy. CONCLUSIONS: All 3 models offered good short-term discrimination of outcomes but only fair long-term discrimination. None of the models account for the high prevalence of features of autoimmune hepatitis overlap in children and the associated elevated aminotransferases. A pediatric-specific model is needed. AST, bilirubin, albumin, and platelets will be important predictors, but must be weighted to account for the unique features of PSC in children.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».