A180 SENSITIVITY AND SPECIFICITY OF LOWER GASTROINTESTINAL BLEEDING SCORES TO PREDICT ADVERSE OUTCOMES: SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acute lower gastrointestinal bleeding (LGIB) is a common reason for emergency hospitalization. In most patients bleeding resolves spontaneously, although some presentations result in adverse outcome such as transfusion, therapeutic intervention, rebleeding and mortality. Risk prediction scores are important to stratify patients at presentation with LGIB. Aims To perform a systematic review and meta-analysis comparing LGIB risk prediction scores. We provide a summary effect measure of their predictive values for 30-day mortality, safe discharge, rebleeding, need for blood transfusion, and need for endoscopic therapy/IR/surgery. Methods Electronic search for relevant publications after 1990 was conducted in PubMed, EMBASE, Web of Science, Cochrane Central Register of Controlled Trials, NIH ClinicalTrials.gov, and Cochrane Database of Systematic Reviews. We also searched relevant published conference abstracts over the past 5 years. Studies with a primary goal of deriving or validating a LGIB risk score were included. Title and abstracts were reviewed by two independent reviewers and then full text review was done by both reviewers. Results Our search identified 1,832 citations for review. After title and abstract review, 68 publications were selected for full text review. So far, a total of 16 citations were excluded since we started full text review including: insufficient information (n=14), review article (n=2). Thus far, we identified 14 risk scores and algorithms from 9 studies. Two of the risk scores are UGIB risk scores that were assessed for LGIB. Of these studies, 3 were validation studies, one derivation study and five for both validation and derivation. The scores assessed safety of discharge (n=3), mortality (n=4), need for therapy (n=8), severe bleeding (n=8) and requirement for blood transfusion (n=1). A meta-analysis will follow. Conclusions We conducted a systematic review of LGIB risk scores, with a meta-analysis to follow if appropriate, for use to predict 30-day mortality, safe discharge, rebleeding, required blood transfusion, endoscopic therapy/IR/surgery. Funding Agencies None
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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 | 0,023 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».