ABC score: a new risk score that accurately predicts mortality in acute upper and lower gastrointestinal bleeding: an international multicentre study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Existing scores are not accurate at predicting mortality in upper (UGIB) and lower (LGIB) gastrointestinal bleeding. We aimed to develop and validate a new pre-endoscopy score for predicting mortality in both UGIB and LGIB. DESIGN AND SETTING: International cohort study. Patients presenting to hospital with UGIB at six international centres were used to develop a risk score for predicting mortality using regression analyses. The score's performance in UGIB and LGIB was externally validated and compared with existing scores using four international datasets. We calculated areas under receiver operating characteristics curves (AUROCs), sensitivities, specificities and outcome among patients classified as low risk and high risk. PARTICIPANTS AND RESULTS: We included 3012 UGIB patients in the development cohort, and 4019 UGIB and 2336 LGIB patients in the validation cohorts. Age, Blood tests and Comorbidities (ABC) score was closer associated with mortality in UGIB and LGIB (AUROCs: 0.81-84) than existing scores (AUROCs: 0.65-0.75; p≤0.02). In UGIB, patients with low ABC score (≤3), medium ABC score (4-7) and high ABC score (≥8) had 30-day mortality rates of 1.0%, 7.0% and 25%, respectively. Patients classified low risk using ABC score had lower mortality than those classified low risk with AIMS65 (threshold ≤1) (1.0 vs 4.5%; p<0.001). In LGIB, patients with low, medium and high ABC scores had in-hospital mortality rates of 0.6%, 6.3% and 18%, respectively. CONCLUSIONS: In contrast to previous scores, ABC score has good performance for predicting mortality in both UGIB and LGIB, allowing early identification and targeted management of patients at high or low risk of death.
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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 | 0,000 |
| 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 découle