Risk Stratification in Cancer Patients with Acute Upper Gastrointestinal Bleeding: Comparison of Glasgow-Blatchford, Rockall and AIMS65, and Development of a New Scoring System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Few studies have measured the accuracy of prognostic scores for upper gastrointestinal bleeding (UGIB) among cancer patients. Thereby, we compared the prognostic scores for predicting major outcomes in cancer patients with UGIB. Secondarily, we developed a new model to detect patients who might require hemostatic care. METHODS: A prospective research was performed in a tertiary hospital by enrolling cancer patients admitted with UGIB. Clinical and endoscopic findings were obtained through a prospective database. Multiple logistic regression analysis was performed to gauge the power of each score. RESULTS: From April 2015 to May 2016, 243 patients met the inclusion criteria. The AIMS65 (area under the curve [AUC] 0.85) best predicted intensive care unit admission, while the Glasgow-Blatchford score best predicted blood transfusion (AUC 0.82) and the low-risk group (AUC 0.92). All scores failed to predict hemostatic therapy and rebleeding. The new score was superior (AUC 0.74) in predicting hemostatic therapy. The AIMS65 (AUC 0.84) best predicted in-hospital mortality. CONCLUSION: The scoring systems for prognostication were validated in the group of cancer patients with UGIB. A new score was developed to predict hemostatic therapy. Following this result, future prospective research should be performed to validate the new score.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».