Prognostic Indices for Advance Care Planning in Primary Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient identification is an important step for advance care planning (ACP) discussions. OBJECTIVES: We conducted a scoping review to identify prognostic indices potentially useful for initiating ACP. METHODS: We included studies that developed and/or validated a multivariable prognostic index for all-cause mortality between 6 months and 5 years in community-dwelling adults. PubMed was searched in October 2018 for articles meeting our search criteria. If a systematic review was identified from the search, we checked for additional eligible articles in its references. We abstracted data on population studied, discrimination, calibration, where to find the index, and variables included. Each index was further assessed for clinical usability. RESULTS: We identified 18 articles with a total of 17 unique prognostic indices after screening 9154 titles. The majority of indices (88%) had c-statistics greater than or equal to 0.70. Only 1 index was externally validated. Ten indices, 8 developed in the United States and 2 in the United Kingdom, were considered clinically usable. CONCLUSION: Of the 17 unique prognostic indices, 10 may be useful for implementation in the primary care setting to identify patients who may benefit from ACP discussions. An index classified as "clinically usable" may not be easy to use because of a large number of variables that are not routinely collected and the need to program the index into the electronic medical record.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».