Modeling Outcomes in Children With Biliary Atresia With Native Liver After 2 Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 50% of infants with biliary atresia (BA) undergoing Kasai portoenterostomy show survival with native liver (SNL) at age 2 years. Predictors of disease progression after age 2 years are unknown, despite estimates of 20%‐30% undergoing liver transplant (LT) between age 2 and 18 years. We sought to address this knowledge gap by developing prognostic models in participants of the multicenter prospective National Institutes of Health‐supported Childhood Liver Disease Research Network. We extracted 14 clinical and biochemical variables at age 2 years to develop two models for future outcomes: 1) LT or death (LTD) and 2) first sentinel event (SE), either new onset ascites, hepatopulmonary syndrome (HPS), or gastrointestinal (GI) bleed. A total of 240 participants, enrolled between 2004 and 2017, were followed until a median age of 5.1 years (range, 2.0‐13.3 years). Of these participants, 38 underwent LT (n = 37) or death (n = 1); cumulative incidence, 23.7% (95% confidence interval [CI], 16.2%‐32.0%). Twenty‐seven experienced either new‐onset ascites (n = 13), HPS (n = 1), or GI bleed (n = 14). One participant had ascites and GI bleed concurrently; cumulative incidence, 21.5% (95% CI, 14.2%‐29.8%) by age 10 years. The Cox proportional hazard model predicted risk of LTD, using total bilirubin, albumin, platelet count, and history of either ascites or cholangitis (BA LTD model), with a C‐index of 0.88 (range, 0.86‐0.89). A cause‐specific hazard competing risk model predicted SE using platelet count and gamma glutamyltransferase levels (BA SE model) with a C‐index of 0.81 (range, 0.80‐0.84). Internal model validity was assessed using Harrell’s C‐index with cross‐validation. Conclusion: Stratification using these models identified risk of poor outcomes in patients with BA SNL after age 2 years. The models may identify those who would benefit from enhanced clinical surveillance and prioritization in clinical trials.
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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 ».