External validation of a refined four-stratum risk assessment score from the French pulmonary hypertension registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Contemporary risk assessment tools categorise patients with pulmonary arterial hypertension (PAH) as low, intermediate or high risk. A minority of patients achieve low risk status with most remaining intermediate risk. Our aim was to validate a four-stratum risk assessment approach categorising patients as low, intermediate-low, intermediate-high or high risk, as proposed by the Comparative, Prospective Registry of Newly Initiated Therapies for Pulmonary Hypertension (COMPERA) investigators. METHODS: We evaluated incident patients from the French PAH Registry and applied a four-stratum risk method at baseline and at first reassessment. We applied refined cut-points for three variables: World Health Organization functional class, 6-min walk distance and N-terminal pro-brain natriuretic peptide. We used Kaplan-Meier survival analyses and Cox proportional hazards regression to assess survival according to three-stratum and four-stratum risk approaches. RESULTS: At baseline (n=2879), the four-stratum approach identified four distinct risk groups and performed slightly better than a three-stratum method for predicting mortality. Four-stratum model discrimination was significantly higher than the three-stratum method when applied during follow-up and refined risk categories among subgroups with idiopathic PAH, connective tissue disease-associated PAH, congenital heart disease and portopulmonary hypertension. Using the four-stratum approach, 53% of patients changed risk category from baseline compared to 39% of patients when applying the three-stratum approach. Those who achieved or maintained a low risk status had the best survival, whereas there were more nuanced differences in survival for patients who were intermediate-low and intermediate-high risk. CONCLUSIONS: The four-stratum risk assessment method refined risk prediction, especially within the intermediate risk category of patients, performed better at predicting survival and was more sensitive to change than the three-stratum approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».