Comparing the Ability of Two Comprehensive Clinical Staging Systems to Predict Mortality: EOSS and CMDS
Notice bibliographique
Résumé
Objective Differences in discriminative and predictive ability for all‐cause mortality of two clinical staging systems, the Edmonton Obesity Staging System (EOSS) and Cardiometabolic Disease Staging (CMDS), were estimated. Methods Data for nonpregnant persons aged 40 to 75 years were extracted from the National Health and Nutrition Examination Survey. Predictive and discriminative ability was assessed using pseudo‐ R 2 and C‐statistics. Median years of life lost were also computed for each score. Results Differences in out‐of‐sample estimates of pseudo‐ R 2 and C‐statistics (EOSS model as reference) were 0.02 (95% CI: 0.01‐0.04) (Kent pseudo‐ R 2 ), 0.03 (0.01‐0.04) (Royston pseudo‐ R 2 ), and 0.02 (0.01‐0.02) (C‐statistics). The median years of life lost for EOSS scores 2 and 3 (low to high risk) for a reference person were 1.19 and 6.76 years. Those for CMDS scores 1, 2, 3, and 4 (low to high risk) were 1.53, 2.90, 3.91, and 8.51 years. Consistent results from the in‐sample estimates were observed. Conclusions CMDS had statistically significantly greater predictive and discriminative ability than EOSS for persons aged 40 to 75. While the clinical relevance of these differences is unknown, CMDS may have greater clinical utility given that it uses fewer items to risk stratify. The clinical relevance and utility need to be studied further.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».