Physician prediction of 1-year mortality in the cardiac catheterization laboratory: comparison to a validated risk score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician perception of procedural risk and clinical outcome can affect revascularization decision making. Public reporting of percutaneous coronary intervention outcomes accentuates the need for accuracy in risk prediction in order to avoid a treatment paradox of undertreating the highest risk patients. Our study compares a validated risk score to physician prediction (PP) of 1-year mortality based on clinical impression at the time of invasive angiography. METHODS AND RESULTS: We performed a cohort study between August 2015 and May 2018 to determine the discriminative accuracy of interventional cardiologists on one-year mortality of the treated patient. PP of one-year mortality was compared to the New York State Percutaneous Coronary Intervention Reporting System (NYPCIRS) score in predicting mortality. Three thousand seven hundred ninety-two patients were followed with a median follow-up period of 14.4 months (interquartile range 12.4-18.1 months) and 165 patients (4.4%) died within one-year. PP of mortality was associated with one-year mortality with a hazard ratio of 8.78 (95% confidence interval 5.24-14.71, P < 0.0001). Clinical presentation in the form of cardiogenic shock, return of spontaneous circulation, and liver and renal dysfunction were associated with PP. Diagnostic accuracy and specificity were improved in PP compared to NYPCIRS. The combination of PP to NYPCIRS improved the overall c-statistic and diagnostic yield. CONCLUSION: PP appears to be especially specific and accurate for prediction of mortality compared to NYPCIRS though it lacks sensitivity. Furthermore, the combination of PP with NYPCIRS improved the c-statistic and diagnostic yield. Overall, the utility of PP with an objective risk score improves the diagnostic accuracy of mortality prediction.
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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 ».