A novel, comprehensive tool for predicting 30-day mortality after surgical aortic valve replacement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to develop and validate a novel risk assessment tool for the prediction of 30-day mortality after surgical aortic valve replacement incorporating a patient's frailty. METHODS: Overall, 4718 patients from the multicentre study OBSERVANT was divided into derivation (n = 3539) and validation (n = 1179) cohorts. A stepwise logistic regression procedure and a criterion based on Akaike information criteria index were used to select variables associated with 30-day mortality. The performance of the regression model was compared with that of European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE) II. RESULTS: At 30 days, 90 (2.54%) and 35 (2.97%) patients died in the development and validation data sets, respectively. Age, chronic obstructive pulmonary disease, concomitant coronary revascularization, frailty stratified according to the Geriatric Status Scale, urgent procedure and estimated glomerular filtration rate were independent predictors of 30-day mortality. The estimated OBS AVR score showed higher discrimination (area under curve 0.76 vs 0.70, P < 0.001) and calibration (Hosmer-Lemeshow P = 0.847 vs P = 0.130) than the EuroSCORE II. The higher performances of the OBS AVR score were confirmed by the decision curve, net reclassification index (0.46, P = 0.011) and integrated discrimination improvement (0.02, P < 0.001) analyses. Five-year mortality increased significantly along increasing deciles of the OBS AVR score (P < 0.001). CONCLUSIONS: The OBS AVR risk score showed high discrimination and calibration abilities in predicting 30-day mortality after surgical aortic valve replacement. The addition of a simplified frailty assessment into the model seems to contribute to an improved predictive ability over the EuroSCORE II. The OBS AVR risk score showed a significant association with long-term mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».