P0730 DESIGN OF PREDICTIVE MODELS FOR POSITIVE OUTCOMES OF UPPER AND LOWER GASTROINTESTINAL ENDOSCOPIES IN CHILDREN AND ADOLESCENTS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Predictive models for gastrointestinal endoscopy outcomes have been designed in adult populations to try to optimize the use of these procedures(1.). Similar data regarding the predictive value of different clinical signs and symptoms found in the pediatric population is limited. We aim to determine if predictive models exist for positive findings of upper and lower endoscopies in children seen by pediatric gastroenterologists in a tertiary care center. Methods: Retrospective review of all endoscopies performed in children and adolescents from Jan.1 to Dec. 31, 2000 at the St. Justine Hospital (Montreal, Quebec). Inclusion criteria were age less than 19 years and absence of foreign body or caustic ingestion, known gastrointestinal disease, or previous upper gastrointestinal surgery. Variables of interest for the models were age, presenting symptoms, and laboratory investigations. Inter-rater reliability of the data was determined and only variables with a Kappa or Intra-class correlation coefficient of greater than 0.5 were included in the analysis. Predictive models for a positive outcome on endoscopy were constructed for upper and lower endoscopies by multiple logistic regression (SAS 8.0). The significance of the model was tested at a p <0.05 level. Results: Positive findings on endoscopy, including pathology reports, were found in 288 of 438 and 153 of 232 upper and lower endoscopies respectively. Hematemesis, epigastric tenderness, and hypoalbuminemia were significant predictors of positive upper endoscopies while age and anemia improved the precision of the model. Male sex, age, rectal bleeding, and elevated ESR were significant predictors of positive lower endoscopies while anemia, thrombocytosis, and hypoalbuminemia improved the precision of the model (Table 1). Both models were significant at p<0.0001. Conclusion: In our population of children, a number of predictive variables were found for upper and lower endoscopies and our predictive models were statistically significant. Prospective studies are needed to determine the clinical significance and validity of these variables and 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 | 0,069 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».