Utilidade da Idade, Creatinina e Fração de Ejeção - Modificação da Dieta no Escore de Doença Renal para Prever a Sobrevivência em Pacientes com Insuficiência Cardíaca
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central Illustration: Usefulness of Age, Creatinine and Ejection Fraction - Modification of Diet in Renal Disease Score for Predicting Survival in Patients with Heart Failure Summary of the study design and key findings. ACEF: Age, creatinine and ejection fraction, MDRD: Modified Diet in Renal Disease. While many risk models have been developed to predict prognosis in heart failure (HF), these models are rarely useful for the clinical practitioner as they include multiple variables that might be time-consuming to obtain, they are usually difficult to calculate, and they may suffer from statistical overfitting. OBJECTIVES: To investigate whether a simpler model, namely the ACEF-MDRD score, could be used for predicting one-year mortality in HF patients. METHODS: 748 cases within the SELFIE-HF registry had complete data to calculate the ACEF-MDRD score. Patients were grouped into tertiles for analyses. For all tests, a p-value <0.05 was accepted as significant. RESULTS: Significantly more patients within the ACEF-MDRD high tertile (30.0%) died within one year, as compared to other tertiles (10.8% and 16.1%, respectively, for ACEF-MDRD low and ACEF-MDRD med , p<0.001 for both comparisons). There was a stepwise decrease in one-year survival as the ACEF-MDRD score increased (log-rank p<0.001). ACEF-MDRD was an independent predictor of survival after adjusting for other variables (OR: 1.14, 95%CI:1.04 - 1.24, p=0.006). ACEF-MDRD score offered similar accuracy to the GWTG-HF score for predicting one-year mortality (p=0.14). CONCLUSIONS: ACEF-MDRD is a predictor of mortality in patients with HF, and its usefulness is comparable to similar yet more complicated models.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».