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Enregistrement W3210217027 · doi:10.1183/13993003.02419-2021

External validation of a refined four-stratum risk assessment score from the French pulmonary hypertension registry

2021· article· en· W3210217027 sur OpenAlexaff
Athénaïs Boucly, Jason Weatherald, Laurent Savale, Pascal de Groote, Vincent Cottin, Grégoire Prévôt, Ari Chaouat, François Picard, Delphine Horeau-Langlard, Arnaud Bourdin, Etienne‐Marie Jutant, Antoine Beurnier, Mitja Jevnikar, Xavier Jaïs, Gérald Simonneau, David Montani, Olivier Sitbon, Marc Humbert

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAOP OrphanUniversität zu KölnMedizinischen Hochschule HannoverRegeneron PharmaceuticalsAcceleronAstraZenecaUnited Therapeutics CorporationFibroGenSanofiServierAmgen
Mots-clésMedicineProportional hazards modelStratumRisk assessmentPulmonary hypertensionInternal medicineSurvival analysisCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations198
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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