S1196 Disparities in Performance of the Model for End-Stage Liver Disease Score Across Different Races and Ethnicities
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The prevalence of cirrhosis has doubled in the past decade, and it became the 11th leading cause of death in the United States in 2017. The Model for End-Stage Liver Disease (MELD) score stratifies the severity of end-stage liver disease and is used to prioritize liver transplantation. It has also been validated as a predictor of in-hospital mortality for patients with cirrhosis. Despite the score’s widespread adoption, there has been little research on the impact of the patient’s race-ethnicity on the score’s performance. Methods: The performance of the MELD score in predicting in-hospital mortality for the Asian, African American, Hispanic, and White patient groups was compared for 11,326 admission records in the Medical Information Mart for Intensive Care IV database for patients with cirrhosis. The binned 90-days mortality rates proposed by Wiesner et al. [1] were used to determine the comparative MELD scores. Discrimination and calibration were determined for the score in all four groups. Discrimination of the MELD score was determined by the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve, and calibration was evaluated using a standardized mortality ratio (SMR) between actual and predicted mortality ratios in each predicted mortality category. Results: The across-group difference in the AUROCs was statistically significant (p=0.01). In the subgroup comparisons, there was a separation between the Hispanic and White patients, but all other comparisons had overlapping 95% confidence intervals. Calibration showed that the overall SMR for African Americans was lower than for all ethnicities by 60.3%. A similar trend was observed in the analysis across mortality categories, where the SMRs for African Americans were lower than for all ethnicities across all categories. In addition, the SMRs for Hispanics were lower than for all ethnicities across three mortality categories (Table 1). Conclusion: The MELD score is commonly used to inform clinical decisions for patients with cirrhosis. Our analysis suggests racial disparities in the accuracy of its estimate of mortality among hospitalized patients. Further work is needed to identify the etiology of these disparities and ensure consistent performance of the score across all races and ethnicities.Table 1.: Outcomes of Infective Endodcarditis Patients stratified by Cirrhosis Status.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».