Utility of the CANUKA Scoring System in the Risk Assessment of Upper GI Bleeding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canada-United Kingdom-Adelaide (CANUKA) score was developed to stratify patients who experience upper gastrointestinal bleeding (UGIB) to predict who could be discharged from the emergency department. Our aim was to determine if the CANUKA score could be utilized for UGIB in-patients undergoing endoscopy in predicting adverse outcomes. We additionally sought to establish a CANUKA score cut point to predict adverse outcomes and in-hospital mortality and compare this to established scoring systems. METHODS: Between January 1, 2018 to June 30, 2019 all patients who underwent upper endoscopy after admission for UGIB were identified. We assigned a CANUKA score and compared the area under the receiver operating curve to established scoring systems. RESULTS: Our data set included 641 patients, with a mean age of 59.5±14.5 years. A CANUKA score ≥10 was associated with an adverse outcome [unadjusted odds ratio, 3.08 (1.79, 5.27)]. No patients experienced an adverse outcome with a CANUKA score <4. No patients died with a CANUKA score <6. Those with a CANUKA score of <10 had an in-hospital mortality of 2.1% compared with 6.8% for those with a score ≥10 ( P =0.008). AIMS65 had the best area under the receiver operating characteristic curve (0.809) for predicting mortality. CONCLUSIONS: The CANUKA score may serve utility as a predictor of adverse outcomes and mortality in patients admitted with UGIB undergoing endoscopy. Future studies, ideally prospective and multicenter, will be needed to validate its clinical utility.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».