A new clinical severity score for the management of acute small bowel obstruction in predicting bowel ischemia: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Small bowel obstruction (SBO) is a common hospital admission diagnosis. Identification of patients who will require a surgical resection because of a nonviable small bowel remains a challenge. Through a prospective cohort study, the authors aimed to validate risk factors and scores for intestinal resection, and to develop a practical clinical score designed to guide surgical versus conservative management. PATIENTS AND METHODS: All patients admitted for an acute SBO between 2004 and 2016 in the center were included. Patients were divided in three categories depending on the management: conservative, surgical with bowel resection, and surgical without bowel resection. The outcome variable was small bowel necrosis. Logistic regression models were used to identify the best predictors. RESULTS: Seven hundred and thirteen patients were included in this study, 492 in the development cohort and 221 in the validation cohort. Sixty-seven percent had surgery, of which 21% had small bowel resection. Thirty-three percent were treated conservatively. Eight variables were identified with a strong association with small bowel resection: age 70 years of age and above, first episode of SBO, no bowel movement for greater than or equal to 3 days, abdominal guarding, C-reactive protein greater than or equal to 50, and three abdominal computer tomography scanner signs: small bowel transition point, lack of small bowel contrast enhancement, and the presence of greater than 500 ml of intra-abdominal fluid. Sensitivity and specificity of this score were 65 and 88%, respectively, and the area under the curve was 0.84 (95% CI: 0.80-0.89). CONCLUSION: The authors developed and validated a practical clinical severity score designed to tailor management of patients presenting with an SBO.
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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 | 0,002 | 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 ».