Predicting Outcome in Guillain-Barré Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The clinical course and outcome of the Guillain-Barré syndrome (GBS) are diverse and vary among regions. The modified Erasmus GBS Outcome Score (mEGOS), developed with data from Dutch patients, is a clinical model that predicts the risk of walking inability in patients with GBS. The study objective was to validate the mEGOS in the International GBS Outcome Study (IGOS) cohort and to improve its performance and region specificity. METHODS: We used prospective data from the first 1,500 patients included in IGOS, aged ≥6 years and unable to walk independently. We evaluated whether the mEGOS at entry and week 1 could predict the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in the full cohort and in regional subgroups, using 2 measures for model performance: (1) discrimination: area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and (2) calibration: observed vs predicted probability of being unable to walk independently. To improve the model predictions, we recalibrated the model containing the overall mEGOS score, without changing the individual predictive factors. Finally, we assessed the predictive ability of the individual factors. RESULTS: For validation of mEGOS at entry, 809 patients were eligible (Europe/North America [n = 677], Asia [n = 76], other [n = 56]), and 671 for validation of mEGOS at week 1 (Europe/North America [n = 563], Asia [n = 65], other [n = 43]). AUC values were >0.7 in all regional subgroups. In the Europe/North America subgroup, observed outcomes were worse than predicted; in Asia, observed outcomes were better than predicted. Recalibration improved model accuracy and enabled the development of a region-specific version for Europe/North America (mEGOS-Eu/NA). Similar to the original mEGOS, severe limb weakness and higher age were the predominant predictors of poor outcome in the IGOS cohort. DISCUSSION: mEGOS is a validated tool to predict the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in patients with GBS, also in countries outside the Netherlands. We developed a region-specific version of mEGOS for patients from Europe/North America. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class II evidence that the mEGOS accurately predicts the inability to walk unaided at 4 and 26 weeks in patients with GBS. TRIAL REGISTRATION INFORMATION: NCT01582763.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».