A dynamic Norwood mortality estimation: Characterizing individual, updated, predicted mortality trajectories after the Norwood operation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Post-Norwood mortality remains high and unpredictable. Current models for mortality do not incorporate interstage events. We sought to determine the association of time-related interstage events, along with (pre)operative characteristics, with death post-Norwood and subsequently predict individual mortality. Methods: From the Congenital Heart Surgeons' Society Critical Left Heart Obstruction cohort, 360 neonates underwent Norwood operations from 2005 to 2016. Risk of death post-Norwood was modeled using a novel application of parametric hazard analysis, in which baseline and operative characteristics and time-related adverse events, procedures, and repeated weight and arterial oxygen saturation measurements were considered. Individual predicted mortality trajectories that dynamically update (increase or decrease) over time were derived and plotted. Results: After the Norwood, 282 patients (78%) progressed to stage 2 palliation, 60 patients (17%) died, 5 patients (1%) underwent heart transplantation, and 13 patients (4%) were alive without transitioning to another end point. In total, 3052 postoperative events occurred and 963 measures of weight and oxygen saturation were obtained. Risk factors for death included resuscitated cardiac arrest, moderate or greater atrioventricular valve regurgitation, intracranial hemorrhage/stroke, sepsis, lower longitudinal oxygen saturation, readmission, smaller baseline aortic diameter, smaller baseline mitral valve z-score, and lower longitudinal weight. Each patient's predicted mortality trajectory varied as risk factors occurred over time. Groups with qualitatively similar mortality trajectories were noted. Conclusions: Risk of death post-Norwood is dynamic and most frequently associated with time-related postoperative events and measures, rather than baseline characteristics. Dynamic predicted mortality trajectories for individuals and their visualization represent a paradigm shift from population-derived insights to precision medicine at the patient level.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».