Survival models to support shared decision-making about advance care planning for people with advanced stage cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For people with advanced stage cystic fibrosis (CF), tailored survival estimates could facilitate preparation for decision-making in the event of acutely deteriorating respiratory function. METHODS: We used the US CF Foundation national database (2008-2013) to identify adult people with incident advanced stage CF (forced expiratory volume in 1 s (FEV1) ≤45% predicted). Using the lasso method for variable selection, we divided the dataset into training and validation samples (2:1), and developed two multivariable Cox proportional hazards models to calculate probabilities of survival from baseline (T0 model), and from 1 year after (T12 model). We also performed Kaplan-Meier survival analyses. RESULTS: colonisation; cirrhosis; depression; dialysis; current smoking; unclassifiable mutation class and cumulative CF exacerbations predicted increased mortality. Baseline transplant evaluation status of 'accepted, on waiting list' predicted decreased mortality. For the T12 model, interim decrease in FEV1 >10%, and pulmonary exacerbations additionally increased predicted mortality. Lung transplantation was associated with lower mortality. Of the 4752, 93.5%, 86.4%, 79.7% and 73.9% survived to 1, 2, 3 and 4 years, respectively, without considering any confounding variables. The models had moderate predictive ability indicated by the area under the time-dependent receiver operating characteristic curve (0.787, 95% CI 0.769 to 0.794 for T0 model; and 0.779, 95% CI 0.767 to 0.797 for T12 model). CONCLUSION: We have developed models predicting survival in people with incident advanced stage CF, which can be reapplied over time to support shared decision-making about end-of-life treatment choices and lung transplantation. These estimates must be updated as data become available regarding long-term outcomes for people treated with CF transmembrane conductance regulator modulators.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».