Validation of a Prediction Rule for Mortality in Congenital Diaphragmatic Hernia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital diaphragmatic hernia (CDH) is a rare congenital anomaly with a mortality of ∼27%. The Congenital Diaphragmatic Hernia Study Group (CDHSG) developed a simple postnatal clinical prediction rule to predict mortality in newborns with CDH. Our aim for this study is to externally validate the CDHSG rule in the European population and to improve its prediction of mortality by adding prenatal variables. METHODS: We performed a European multicenter retrospective cohort study and included all newborns diagnosed with unilateral CDH who were born between 2008 and 2015. Newborns born from November 2011 onward were included for the external validation of the rule (n = 343). To improve the prediction rule, we included all patients born between 2008 and 2015 (n = 620) with prenatally diagnosed CDH and collected pre- and postnatal variables. We build a logistic regression model and performed bootstrap resampling and computed calibration plots. RESULTS: With our validation data set, the CDHSG rule had an area under the curve of 79.0%, revealing a fair predictive performance. For the new prediction rule, prenatal herniation of the liver was added, and absent 5-minute Apgar score was taken out. The new prediction rule revealed good calibration, and with an area under the curve of 84.6%, it had good discriminative abilities. CONCLUSIONS: In this study, we externally validated the CDHSG rule for the European population, which revealed fair predictive performance. The modified rule, with prenatal liver herniation as an additional variable, appears to further improve the model’s ability to predict mortality in a population of patients with prenatally diagnosed CDH.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».