Comparative performance and external validation of three different scores in predicting inadequate bowel preparation among Greek inpatients undergoing colonoscopy.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Predictive scores aim to predict bowel preparation adequacy among hospitalized patients undergoing colonoscopy. We evaluated the comparative efficacy of these scores in predicting inadequate bowel cleansing in a cohort of Greek inpatients. Methods: analysis of data generated from a cohort of inpatients undergoing colonoscopy in 4 tertiary Greek centers to validate the 3 models currently available (models A, B and C). We used the Akaike information criterion to quantify the performance of each model, while Harrell's C-index, as the area under the receiver operating characteristics curve (AUC), verified the discriminative ability to predict inadequate bowel prep. Primary endpoint was the comparison of performance among models for predicting inadequate bowel cleansing. Results: Overall, 261 patients-121 (46.4%) female, 100 (38.3%) bedridden, mean age 70.7±15.4 years-were included in the analysis. Model B showed the highest performance (Harrell's C-index: AUC 77.2% vs. 72.6% and 57.5%, compared to models A and C, respectively). It also achieved higher performance for the subgroup of mobilized inpatients (Harrell's C-index: AUC 72.21% vs. 64.97% and 59.66%, compared to models A and C, respectively). Model B also performed better in predicting patients with incomplete colonoscopy due to inadequate bowel preparation (Harrell's C-index: AUC 74.23% vs. 69.07% and 52.76%, compared to models A and C, respectively). Conclusions: Predictive model B outperforms its comparators in the prediction of inpatients with inadequate bowel preparation. This model is particularly advantageous when used to evaluate mobilized inpatients.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».