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Enregistrement W4306785105 · doi:10.14740/gr1560

Development of a Predictive Model for Common Bile Duct Stones in Patients With Clinical Suspicion of Choledocholithiasis: A Cohort Study

2022· article· en· W4306785105 sur OpenAlexvenueno aff
Suppadech Tunruttanakul, Kotchakorn Verasmith, Jayanton Patumanond, Chatchai Mingmalairak

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGallbladder and Bile Duct Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance cholangiopancreatographyReceiver operating characteristicLogistic regressionRetrospective cohort studyInternal medicineStepwise regressionCholangiographyEndoscopic retrograde cholangiopancreatographyCohortCommon bile ductPancreatitisGastroenterologyCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Current choledocholithiasis guidelines heavily focus on patients with low or no risk, they may be inappropriate for populations with high rates of choledocholithiasis. We aimed to develop a predictive scoring model for choledocholithiasis in patients with relevant clinical manifestations. Methods: A multivariable predictive model development study based on a retrospective cohort of patients with clinical suspicion of choledocholithiasis was used in this study. The setting was a 700-bed public tertiary hospital. Participants were patients who had completed three reference tests (endoscopic retrograde cholangiography, magnetic resonance cholangiopancreatography, and intraoperative cholangiography) from January 2019 to June 2021. The model was developed using logistic regression analysis. Predictor selection was conducted using a backward stepwise approach. Three risk groups were considered. Model performance was evaluated by area under the receiver operating characteristic curve, calibration, classification measures, and decision curve analyses. Results: Six hundred twenty-one patients were included; the choledocholithiasis prevalence was 59.9%. The predictors were age > 55 years, pancreatitis, cholangitis, cirrhosis, alkaline phosphatase level of 125 - 250 or > 250 U/L, total bilirubin level > 4 mg/dL, common bile duct size > 6 mm, and common bile duct stone detection. Pancreatitis and cirrhosis each had a negative score. The sum of scores was -4.5 to 28.5. Patients were categorized into three risk groups: low-intermediate (score ≤ 5), intermediate (score 5.5 - 14.5), and high (score ≥ 15). Positive likelihood ratios were 0.16 and 3.47 in the low-intermediate and high-risk groups, respectively. The model had an area under the receiver operating characteristic curve of 0.80 (95% confidence interval: 0.76, 0.83) and was well-calibrated; it exhibited better statistical suitability to the high-prevalence population, compared to current guidelines. Conclusions: Our scoring model had good predictive ability for choledocholithiasis in patients with relevant clinical manifestations. Consideration of other factors is necessary for clinical application, particularly regarding the availability of expert physicians and specialized equipment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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