Clinician Prediction of Survival vs Calculated Prediction Scores in Patients Requiring Extracorporeal Membrane Oxygenation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining appropriate extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) candidacy ensures appropriate utilization of this costly resource. The current ECMO survival prediction scores do not consider clinician assessment of patient viability. This study compared clinician prediction of survival to hospital discharge versus prediction scores. OBJECTIVES: The aim of this study was to compare clinician prediction of patients' survival to hospital discharge versus prognostic prediction scores (Respiratory ECMO Survival Prediction [RESP] or Survival After Veno-Arterial ECMO [SAVE] score) to actual survival. METHODS: This was an observational descriptive study from January 2020 to November 2021 conducted with interviews of nurses, perfusionists, and physicians who were involved during the initiation of ECMO within the first 24 hours of cannulation. Data were retrieved from the medical record to determine prediction scores and survival outcomes at hospital discharge. Accuracy of clinician prediction of survival was compared to the RESP or SAVE prediction scores and actual survival to hospital discharge. RESULTS: Accurate prediction of survival to hospital discharge for veno-venous ECMO by nurses was 47%, 64% by perfusionists, 45% by physicians, and 45% by the RESP score. Accurate predictions of patients on veno-arterial ECMO were correct in 54% of nurses, 77% of physicians, and 14% by the SAVE score. Physicians were more accurate than the SAVE score, P = .021, and perfusionists were significantly more accurate than the RESP score, P = .044. There was no relationship between ECMO specialists' years of experience and accuracy of predications. CONCLUSION: Extracorporeal membrane oxygenation clinicians may have better predictions of survival to hospital discharge than the prediction scores. Further research is needed to develop accurate prediction tools to help determine ECMO eligibility.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle