Development and internal validation of a Nomogram for preoperative prediction of surgical treatment effect on cesarean section diverticulum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to develop and validate an individualized score based on preoperative parameters to predict patient outcomes after vaginal repair of cesarean section diverticulum. METHODS: This is a retrospective cohort study (Canadian Task Force classification II-2). Patients were enrolled between Jun 11, 2012, to May 27, 2016. Multivariable logistic regression analyses were used to construct the predictive model. Then, we generated a nomogram to assess the individualized risk of poor prognosis after operation. This prediction model included information from 167 eligible patients diagnosed with cesarean section diverticulum who underwent vaginal repair. Class-A healing group was defined as CSD patients who had menstruation duration of no more than 7 days and a thickness of the remaining muscular layer of no less than 5.8 mm after vaginal repair according to conferences. Others were included in the non-class-A healing group. A final nomogram was computed using a multivariable logistic regression model. RESULTS: The factors contained in the individualized prediction nomogram included the depth/ the thickness of the remaining muscular layer ratio, number of menstruation days before surgery, White blood cell and fibrinogen. This model demonstrated adequate discrimination and calibration (C-index = 0.718). There was a significant difference in the number of postmenstrual spotting days (12.98 ± 3.86 VS 14.46 ± 2.86, P = 0.022) and depth/ the thickness of the remaining muscular layer ratio (2.81 ± 1.54 VS 4.00 ± 3.09, P = 0.001) between two groups. Decision curve analysis showed that this nomogram was clinically useful. CONCLUSIONS: This cesarean section diverticulum score can predict the outcomes of cesarean section diverticulum and can be useful for counseling patients who are making treatment decisions.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».