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Enregistrement W4323347307 · doi:10.3760/cma.j.cn121430-20220411-00351

[Construction and evaluation of a prognostic model for severe acute pancreatitis based on CT scores and inflammatory factors].

2023· article· en· W4323347307 sur OpenAlexaff
Baohua Han, Wen Yang, Hui Wang, Shuchi Han, Zhibin Zhang, Huizhen Jiao, Lei Wang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2023
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensNorthern College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProcalcitoninNomogramInternal medicineLogistic regressionUlinastatinGastroenterologyAcute pancreatitisPancreatitisSepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To construct a prognostic model for severe acute pancreatitis (SAP) based on CT scores and inflammatory factors, and to evaluate its efficacy. METHODS: 128 patients with SAP diagnosed admitted to the First Hospital Affiliated to Hebei North College from March 2019 to December 2021 were enrolled and given Ulinastatin combined with continuous blood purification therapy. The levels of C-reactive protein (CRP), procalcitonin (PCT), interleukins (IL-6, IL-8), tumor necrosis factor-α (TNF-α), and D-dimer were measured before and on the third day of treatment. An abdominal CT was performed on the third day of treatment to assess the modified CT severity index (MCTSI) and extra-pancreatic inflammatory CT score (EPIC). Patients were divided into the survival group (n = 94) and the death group (n = 34) according to the 28-day survival prognosis after admission. The risk factors for the SAP prognosis were analyzed using Logistic regression, which was then used to build nomogram regression models. The value of the model was evaluated using the concordance index (C-index), calibration curves and decision curve analysis (DCA). RESULTS: Before treatment, the levels of CRP, PCT, IL-6, IL-8 and D-dimer in the death group were higher than those in the survival group. After treatment, the levels of IL-6, IL-8 and TNF-α in the death group were higher than those in the survival group. MCTSI and EPIC scores in the survival group were lower than those in the death group. Logistic regression analysis shows that, pre-treatment CRP > 140.70 mg/L, D-dimer > 2.00 mg/L, and post-treatment IL-6 > 31.28 ng/L, IL-8 > 31.04 ng/L, TNF-α > 31.04 ng/L, and MCTSI > 8 points were all independent risk factors for SAP prognosis [odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95%CI) were 8.939 (1.792-44.575), 6.369 (1.368-29.640), 8.546 (1.664-43.896), 5.239 (1.108-24.769), 4.808 (1.126-20.525), 18.569 (3.931-87.725), all P < 0.05]. Model 1 (consisting of pre-treatment CRP, D-dimer, and post-treatment IL-6, IL-8 and TNF-α) had a lower C-index than that model 2 (consisting of pre-treatment CRP, D-dimer, and post-treatment IL-6, IL-8 and TNF-α, and MCTSI; 0.988 vs. 0.995). The mean absolute error (MAE) and mean square error (MSE) of model 1 (0.034, 0.003) were higher than those of model 2 (0.017, 0.001). When the threshold probability was in the range of 0-0.66 or 0.72-1.00, the net benefit of model 1 was lower than that of model 2. When the threshold probability was in the range of 0.66-0.72, the net benefit of model 1 was higher than that of model 2. In addition, model 2 had a higher C-index than acute physiology and chronic health evaluation II (APACHE II) and bedside index of acute pancreatitis severity (BISAP, 0.995 vs. 0.833, 0.751). Model 2 had a lower MAE (0.017) and MSE (0.001) than APACHE II (0.041, 0.002). Model 2 had a lower MAE than BISAP (0.025). Model 2 had a higher net benefit than both APACHE II and BISAP. CONCLUSIONS: The prognostic assessment model of SAP consisting of pre-treatment CRP, D-dimer, and post-treatment IL-6, IL-8 and TNF-α, and MCTSI has high discrimination, precision and clinical application value, and is superior to APACHE II and BISAP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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