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Enregistrement W4387037079 · doi:10.14309/01.ajg.0000948364.18197.db

P20 Determining Clinically Meaningful Difference in Baseline EncephalApp Stroop Values to Predict HE-Related Outcomes With Multi-Center Validation

2023· article· en· W4387037079 sur OpenAlexaff
Bryan Badal, Gowthami Kanagalingam, Dan Park, Andrew Fagan, K. Rajender Reddy, Jacqueline G. O’Leary, Jennifer C. Lai, Puneeta Tandon, Florence Wong, Patrick S. Kamath, Guadalupe García–Tsao, Scott W. Biggins, Hugo E. Vargas, Chathur Acharya, Jasmohan S. Bajaj

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroop effectCohortProportional hazards modelInternal medicineProspective cohort studyCohort studySingle CenterPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: EncephalApp Stroop is a simple method to diagnose minimal hepatic encephalopathy and is linked with overt HE (OHE), & hospitalizations. Aim: (i) define Stroop OffTime+OnTime completion time test/retest variation and baseline differences in completion time that predict increased risk of OHE/hospitalizations & (ii) validate this difference in a second cohort. Methods: 3 prospective cirrhosis cohorts were enrolled. OffTime+OnTime was used as Stroop outcome (Figure 1A). Cohort 1: Stroop at baseline from 2 centers (University+VA) then followed till OHE/hospitalization or last clinical outcome. Baseline details, co-morbidities & medications were collected. Stroop values were studied using Cox proportional hazards with OHE/hospitalization as primary outcomes. Baseline Stroop values between those who developed OHE/hospitalization sooner vs rest were compared unadjusted & adjusted for clinical variables. Cohort 2: Test/retest cohort from University+VA. Underwent Stroop twice without underlying clinical change. Cohort 3: Outpatients from 10 North American sites underwent Stroop & were followed for 3 months for OHE-related hospitalizations. Baseline adjusted/unadjusted Stroop differences were compared to cohort 1. Results: 2-center cohort: 278 patients were followed for a median of 7 (3,24 IQR) months. 16% developed OHE & 12% OHE hospitalization at a median of 6 & 3 months post-testing respectively. On Cox proportional hazards for OHE, Stroop time P=0.002, MELD-Na P<0.0001 & ascites P=0.003, were significant; similar variables (Stroop P<0.001, MELD-Na P=0.009, Ascites P=0.03 & beta-blockers P=0.04) were significant for OHE hospitalization. After adjusting, we found significant baseline Stroop differences between those that developed outcomes/not (Figure 1B). Test-retest cohort: 44 patients received Stroop twice, median of 13 (4-24) months apart without significant change in OffTime+OnTime (212.4±65.1 vs 210.44±79.9 sec, P=0.75). Multi-center cohort: 357 patients of which 14 (4%) developed 3-month OHE hospitalizations, who were more likely to have prior OHE & higher MELD. Despite cohort differences, we found similar adjusted Stroop baseline differences in patients with/without OHE development (Figure 1C). Conclusion: In this prospective study with multi-center validation, >60 second OffTime+OnTime difference on Stroop portended increased risk of OHE & related hospitalizations over median 7 months, which is higher than test/retest variations. Baseline Stroop differences may add to OHE risk prediction over simple clinical models.Figure 1.: A: Study flow chart. B: Differences in Stroop at baseline for cirrhosis and demographic variables, those who did not develop overt hepatic encephalopathy compared to developed overt encephalopathy. C: Differences in seconds of Stroop in the how developed hepatic encephalopathy related events compared to those who did not.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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