TRI-SCORE: a new risk score for in-hospital mortality prediction after isolated tricuspid valve surgery
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Isolated tricuspid valve surgery (ITVS) is considered to be a high-risk procedure, but in-hospital mortality is markedly variable. This study sought to develop a dedicated risk score model to predict the outcome of patients after ITVS for severe tricuspid regurgitation (TR). METHODS AND RESULTS: All consecutive adult patients who underwent ITVS for severe non-congenital TR at 12 French centres between 2007 and 2017 were included. We identified 466 patients (60 ± 16 years, 49% female, functional TR in 49%). In-hospital mortality rate was 10%. We derived and internally validated a scoring system to predict in-hospital mortality using multivariable logistic regression and bootstrapping with 1000 re-samples. The final risk score ranged from 0 to 12 points and included eight parameters: age ≥70 years, New York Heart Association Class III-IV, right-sided heart failure signs, daily dose of furosemide ≥125 mg, glomerular filtration rate <30 mL/min, elevated bilirubin, left ventricular ejection fraction <60%, and moderate/severe right ventricular dysfunction. Tricuspid regurgitation mechanism was not an independent predictor of outcome. Observed and predicted in-hospital mortality rates increased from 0% to 60% and from 1% to 65%, respectively, as the score increased from 0 up to ≥9 points. Apparent and bias-corrected areas under the receiver operating characteristic curves were 0.81 and 0.75, respectively, much higher than the logistic EuroSCORE (0.67) or EuroSCORE II (0.63). CONCLUSION: We propose TRI-SCORE as a dedicated risk score model based on eight easy to ascertain parameters to inform patients and physicians regarding the risk of ITVS and guide the clinical decision-making process of patients with severe TR, especially as transcatheter therapies are emerging (www.tri-score.com).
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».