MELD Na and MELD 3.0 have the best performance in predicting the risk of death at 28 days in patients with severe alcoholic hepatitis in the Mexican population
Notice bibliographique
Résumé
To compare various prognostic scales to verify which one has the best performance in predicting 28-day mortality in patients with severe toxic-alcoholic hepatitis (AH). Observational, cohort study. Data were collected from patients with severe AH who were hospitalized between January 2010 and May 2022. MELD, MELDNa, MELD3.0, ABIC, Maddrey, and Glasgow scale for AH were calculated at admission and their outcome at 28 days was verified. ROC curves were constructed to compare the different prognostic scales. A total of 144 patients were included, 129 (89.6%) men, with a mean age of 43.3±9.3 years, and median grams of alcohol consumed/day was 320 (range: 60-1526). 65 (45.1%) died. The mean of MELD, MELDNa and MELD3.0 was higher among the deceased vs. survivors (33.5±7.5 vs. 27.1±6.2; 34.6±5.7 vs. 29.1±5.7; and 35.8±6.0 vs. 30.1±5.5 respectively; p<0.0001). The ROC curve analysis comparing the prognostic scales is shown in Figure 1. AH mortality is high. MELDNa and MELD3.0 have the best performance in predicting on admission which patients with AH are at risk of dying in the following 28 days and can be useful tools for prioritizing patients who are candidates for liver transplantation. The resources used in this study were from the hospital without any additional financing The authors declare no potential conflicts of interest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».