Predicting Early Extubation After Liver Transplantation: External Validation and Improved Generalizability of a Proposed Fast-track Score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early extubation of liver transplantation recipients is a cornerstone of fast-track (FT) pathways. Identifying suitable candidates has previously been accomplished using perioperative variables to develop a FT probability score. The objective of this study was to externally validate a proposed FT score. METHODS: Following Research Ethics Board approval, data were extracted on liver transplants conducted at a single center from 2009 to 2017. Data extracted included patient characteristics, intraoperative variables, and postoperative outcome variables. The proposed FT score utilized 9 variables: age, gender, body mass index, model of end-stage liver disease, retransplant, preoperative hospital admission, blood transfusion, operative time, and vasopressor use. We calculated the FT score in our cohort, and assessed the discrimination and calibration of the model. Score performance was explored by subgroup analyses, customization and altering the outcome definition. RESULTS: The FT score was found to predict higher rates of successful FT than was observed in the external cohort (n = 1385) and had reduced discrimination (area under the receiver operating curve, 0.711; 95% confidence interval, 0.682-0.741) compared with the original internal validation cohort (area under the receiver operating curve, 0.830; 95% confidence interval, 0.789-0.871; P < 0.0001). Discrimination was improved by customizing the transfusion (P < 0.0001) components of the simplified score or by level 1 customization of all regression model coefficients (P < 0.0001). A time-based definition of FT (early extubation) did not alter the accuracy of the prediction score (P = 0.914), improving the model's generalizability. CONCLUSIONS: The proposed FT score may help identify patients suitable for early extubation and FT pathways after liver transplantation in conjunction with clinical judgment.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».