External validation of the RISC, RISC-Malawi, and PERCH clinical prediction rules to identify risk of death in children hospitalized with pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Existing scores to identify children at risk of hospitalized pneumonia-related mortality lack broad external validation. Our objective was to externally validate three such risk scores. METHODS: We applied the Respiratory Index of Severity in Children (RISC) for HIV-negative children, the RISC-Malawi, and the Pneumonia Etiology Research for Child Health (PERCH) scores to hospitalized children in the Pneumonia REsearch Partnerships to Assess WHO REcommendations (PREPARE) data set. The PREPARE data set includes pooled data from 41 studies on pediatric pneumonia from across the world. We calculated test characteristics and the area under the curve (AUC) for each of these clinical prediction rules. RESULTS: The RISC score for HIV-negative children was applied to 3574 children 0-24 months and demonstrated poor discriminatory ability (AUC = 0.66, 95% confidence interval (CI) = 0.58-0.73) in the identification of children at risk of hospitalized pneumonia-related mortality. The RISC-Malawi score had fair discriminatory value (AUC = 0.75, 95% CI = 0.74-0.77) among 17 864 children 2-59 months. The PERCH score was applied to 732 children 1-59 months and also demonstrated poor discriminatory value (AUC = 0.55, 95% CI = 0.37-0.73). CONCLUSIONS: In a large external application of the RISC, RISC-Malawi, and PERCH scores, a substantial number of children were misclassified for their risk of hospitalized pneumonia-related mortality. Although pneumonia risk scores have performed well among the cohorts in which they were derived, their performance diminished when externally applied. A generalizable risk assessment tool with higher sensitivity and specificity to identify children at risk of hospitalized pneumonia-related mortality may be needed. Such a generalizable risk assessment tool would need context-specific validation prior to implementation in that setting.
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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 | 0,001 | 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 ».