External validation of the Norwegian anterior cruciate ligament reconstruction revision prediction model using patients from the STABILITY 1 Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A machine learning-based anterior cruciate ligament (ACL) revision prediction model has been developed using Norwegian Knee Ligament Register (NKLR) data, but lacks external validation outside Scandinavia. This study aimed to assess the external validity of the NKLR model (https://swastvedt.shinyapps.io/calculator_rev/) using the STABILITY 1 randomized clinical trial (RCT) data set. The hypothesis was that model performance would be similar. METHODS: The NKLR Cox Lasso model was selected for external validation owing to its superior performance in the original study. STABILITY 1 patients with all five predictors required by the Cox Lasso model were included. The STABILITY 1 RCT was a prospective study which randomized patients to receive either a hamstring tendon autograft (HT) alone or HT plus a lateral extra-articular tenodesis (LET). Since all patients in the STABILITY 1 trial received HT ± LET, three configurations were tested: 1: all patients coded as HT, 2: HT + LET group coded as bone-patellar tendon-bone (BPTB) autograft, 3: HT + LET group coded as unknown/other graft choice. Model performance was assessed via concordance and calibration. RESULTS: In total, 591/618 (95.6%) STABILITY 1 patients were eligible for inclusion, with 39 undergoing revisions within 2 years (6.6%). Model performance was best when patients receiving HT + LET were coded as BPTB. Concordance was similar to the original NKLR prediction model for 1- and 2-year revision prediction (STABILITY: 0.71; NKLR: 0.68-0.69). Concordance 95% confidence interval (CI) ranged from 0.63 to 0.79. The model was well calibrated for 1-year prediction while the 2-year prediction demonstrated evidence of miscalibration. CONCLUSION: When patients in STABILITY 1 who received HT + LET were coded as BPTB in the NKLR prediction model, concordance was similar to the index study. However, due to a wide 95% CI, the true performance of the prediction model with this Canadian and European cohort is unclear and a larger data set is required to definitively determine the external validity. Further, better calibration for 1-year predictions aligns with general prediction modelling challenges over longer periods. While not a large enough sample size to elicit the true accuracy and external validity of the prediction model when applied to North American patients, this analysis provides more support for the notion that HT plus LET performs similarly to BPTB reconstruction. In addition, despite the wide confidence interval, this study suggests optimism regarding the accuracy of the model when applied outside of Scandinavia. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3, cohort study.
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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 | 0,101 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».