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Enregistrement W4206082576 · doi:10.1097/sla.0000000000004068

The Fistula Risk Score Catalog

2020· article· en· W4206082576 sur OpenAlexaff
Maxwell T. Trudeau, Fabio Casciani, Brett L. Ecker, Laura Maggino, Thomas F. Seykora, Priya Puri, Matthew T. McMillan, Benjamin C. Miller, Wande B. Pratt, Horacio J. Asbun, Chad G. Ball, Claudio Bassi, Stephen W. Behrman, Adam C. Berger, Mark P. Bloomston, Mark P. Callery, Carlos Fernández‐del Castillo, John D. Christein, Mary Dillhoff, Euan J. Dickson, Elijah Dixon, William E. Fisher, Michael G. House, Steven J. Hughes, Tara S. Kent, Giuseppe Malleo, Ronald R. Salem, Christopher L. Wolfgang, Amer H. Zureikat, Charles M. Vollmer

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioPancreatic fistulaFramingham Risk ScoreOddsRisk assessmentRelative riskConfidence intervalInternal medicineLogistic regressionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aims to present a full spectrum of individual patient presentations of pancreatic fistula risk, and to define the utility of mitigation strategies amongst some of the most prevalent, and vulnerable scenarios surgeons encounter. Background: The FRS has been utilized to identify technical strategies associated with reduced CR-POPF incidence across various risk strata. However, risk-stratification using the FRS has never been investigated with greater granularity. By deriving all possible combinations of FRS elements, individualized risk assessment could be utilized for precision medicine purposes. Methods: FRS profiles and outcomes of 5533 PDs were accrued from 17 international institutions (2003–2019). The FRS was used to derive 80 unique combinations of patient “scenarios.” Risk-matched analyses were conducted using a Bonferroni adjustment to identify scenarios with increased vulnerability for CR-POPF occurrence. Subsequently, these scenarios were analyzed using multivariable regression to explore optimal mitigation approaches. Results: The overall CR-POPF rate was 13.6%. All 80 possible scenarios were encountered, with the most frequent being scenario #1 (8.1%) – the only negligible-risk scenario (CR-POPF rate = 0.7%). The moderate-risk zone had the most scenarios (50), patients (N = 3246), CR-POPFs (65.2%), and greatest non-zero discrepancy in CR-POPF rates between scenarios (18-fold). In the risk-matched analysis, 2 scenarios (#59 and 60) displayed increased vulnerability for CR-POPF relative to the moderate-risk zone (both P < 0.001). Multivariable analysis revealed factors associated with CR-POPF in these scenarios: pancreaticogastrostomy reconstruction [odds ratio (OR) 4.67], omission of drain placement (OR 5.51), and prophylactic octreotide (OR 3.09). When comparing the utilization of best practice strategies to patients who did not have these conjointly utilized, there was a significant decrease in CR-POPF (10.7% vs 35.5%, P < 0.001; OR 0.20, 95% confidence interval 0.12–0.33). Conclusion: Through this data, a comprehensive fistula risk catalog has been created and the most clinically-impactful scenarios have been discerned. Focusing on individual scenarios provides a practical way to approach precision medicine, allowing for more directed and efficient management of CR-POPF.

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)0,002
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,360
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,052 · 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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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