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Enregistrement W3134065413 · doi:10.1093/jcag/gwab002.113

A115 A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS OF LOWER GASTROINTESTINAL BLEEDING RISK SCORES TO PREDICT ADVERSE OUTCOMES

2021· review· en· W3134065413 sur OpenAlexaff
Majed Almaghrabi, M Gandhi, Leonardo Guizzetti, Alla Iansavitchene, Kathryn Oakland, Vipul Jairath, Michael Sey

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreGrand River HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisReceiver operating characteristicMEDLINESystematic reviewLower gastrointestinal bleedingColonoscopyInternal medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Acute lower gastrointestinal bleeding (LGIB) is a common reason for emergency hospitalization. In most patients, bleeding resolves spontaneously but some cases can be fatal. Risk prediction scores can be useful in risk stratifying patients with LGIB at the time of presentation although the most discriminative LGIB risk score is unknown. Aims To perform a systematic review and meta-analysis comparing LGIB risk prediction scores. Methods Following the PRISMA statement, a systematic search for relevant publications after 1990 was conducted in Ovid Medline, EMBASE, Web of Science and CENTRAL electronic databases. We also searched published conference abstracts over the past 5 years. Studies with a primary aim of deriving or validating a LGIB risk score were included. Title and abstracts were reviewed by two independent reviewers followed by full text review and data extraction by both reviewers. Diagnostic classification data for combinations of risk score and clinical outcome were meta-analyzed using a hierarchical summary receiver operator characteristic curve (ROC) model, allowing for random-effects by study, and fixed-effect of the risk score thresholds to influence both sensitivity and specificity. Area under the summary ROC were estimated from model parameters for the pre-specified LGIB risk score thresholds-of-interest. Results Our search identified 2,331 citations for review, of which 100 remained after the title and abstract screen, and 18 ultimately met criteria for inclusion in the meta-analysis after full text review. From these, we identified 21 risk prediction scores for LGIB, although only four had sufficient number of papers to meta-analyze (Oakland, Strate, NOBLADS, and BLEED score). For the outcome safe discharge from hospital, the Oakland score had an area under the receiver operating characteristics curve (AUROC) of 85.5% (95% CI: 82.1%, 88.3%). For the outcome major bleeding, the Oakland score had an AUROC of 78.9% (95% CI: 75.1%, 82.2%); the Strate score had an AUROC of 74.4% (95% CI: 70.4%, 78.0%); the NOBLADS score had an AUROC of 60.3% (95% CI: 55.9%, 64.5%); and the BLEED score had an AUROC of 65.6% (95% CI: 61.4%, 69.7%). For the outcome, need for hemostasis, the Oakland had an AUROC of 99.0% (95% CI: 97.7%, 99.6%); the Strate score had an AUROC of 82.1% (95% CI: 78.5%, 85.2%); the NOBLADS score had an AUROC of 23.9% (95% CI: 20.3%, 27.8%). For the outcome, need for transfusion, the Oakland score had an AUROC of 99.0% (95% CI: 97.7%, 99.6%); the NOBLADS score had an AUROC of 87.7% (95% CI: 84.5%, 90.3%). Conclusions The Oakland score was the most discriminative risk prediction model for safe discharge from hospital, major bleeding, need for hemostasis, and need for transfusion. Funding Agencies None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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