Derivation and validation of predictive indices for 30-day mortality after coronary and valvular surgery in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary artery bypass grafting (CABG) and surgical aortic valve replacement (AVR) are the 2 most common cardiac surgery procedures in North America. We derived and externally validated clinical models to estimate the likelihood of death within 30 days of CABG, AVR or combined CABG + AVR. METHODS: We obtained data from the CorHealth Ontario Cardiac Registry and several linked population health administrative databases from Ontario, Canada. We derived multiple logistic regression models from all adult patients who underwent CABG, AVR or combined CABG + AVR from April 2017 to March 2019, and validated them in 2 temporally distinct cohorts (April 2015 to March 2017 and April 2019 to March 2020). RESULTS: The derivation cohorts included 13 435 patients who underwent CABG (30-d mortality 1.73%), 1970 patients who underwent AVR (30-d mortality 1.68%) and 1510 patients who underwent combined CABG + AVR (30-d mortality 3.05%). The final models for predicting 30-day mortality included 15 variables for patients undergoing CABG, 5 variables for patients undergoing AVR and 5 variables for patients undergoing combined CABG + AVR. Model discrimination was excellent for the CABG (c-statistic 0.888, optimism-corrected 0.866) AVR (c-statistic 0.850, optimism-corrected 0.762) and CABG + AVR (c-statistic 0.844, optimism-corrected 0.776) models, with similar results in the validation cohorts. INTERPRETATION: Our models, leveraging readily available, multidimensional data sources, computed accurate risk-adjusted 30-day mortality rates for CABG, AVR and combined CABG + AVR, with discrimination comparable to more complex American and European models. The ability to accurately predict perioperative mortality rates for these procedures will be valuable for quality improvement initiatives across institutions.
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 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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».