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Enregistrement W3209694143 · doi:10.7189/jogh.11.04062

External validation of the RISC, RISC-Malawi, and PERCH clinical prediction rules to identify risk of death in children hospitalized with pneumonia

2021· article· en· W3209694143 sur OpenAlexaff
Chris A. Rees, Shubhada Hooli, Carina King, Eric D. McCollum, Tim Colbourn, Norman Lufesi, Charles Mwansambo, Marzia Lazzerini, Shabir A. Madhi, Clare Cutland, Marta C. Nunes, Bradford D. Gessner, Sudha Basnet, Cissy B. Kartasasmita, Joseph L. Mathew, Syed Mohammad Akram uz Zaman, Gláucia Paranhos‐Baccalà, Shinjini Bhatnagar, Nitya Wadhwa, Rakesh Lodha, Satinder Aneja, Mathuram Santosham, Valentina Picot, Mariam Sylla, Shally Awasthi, Ashish Bavdekar, Jean W. Pape, Vanessa Rouzier, Monidarin Chou, Mala Rakoto‐Andrianarivelo, Jianwei Wang, Pagbajabyn Nymadawa, Philippe Vanhems, Graciela Russomando, Rai Muhammad Asghar, Salem Banajeh, Imran Iqbal, William MacLeod, Irene Maulén-Radován, G Miño, Samir K. Saha, Sunit Singhi, Donald M. Thea, Alexey Clara, Harry Campbell, Harish Nair, Jennifer Falconer, Linda Williams, Margaret Horne, Tor A. Strand, Shamim Qazi, Yasir Bin Nisar, Mark I. Neuman

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésPneumoniaMedicineIntensive care medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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