Review of Scoring Systems for Predicting 30-Day Mortality in Ruptured Abdominal Aortic Aneurysm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ruptured abdominal aortic aneurysms (rAAAs) are a serious disease that can lead to high mortality; thus, their early prediction can save patients' lives. The aim of this study was to compare the accuracies of various models for predicting rAAA mortality-including the Glasgow Aneurysm Score, Vancouver Scoring System, Dutch Aneurysm Score, Edinburgh Ruptured Aneurysm Score (ERAS), and Hardman index-based on rAAA treatment outcomes at our institution. METHODS: Between 2016 and 2022, we retrospectively analyzed the early outcome data-including 30-day mortality-of patients who underwent emergency surgery for rAAA at our institution. Receiver operating characteristic curve analysis was performed to compare the aneurysm scoring systems for mortality using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). RESULTS: The AUC was better for the ERAS (0.718; 95% confidence interval, 0.601-0.817) than for the other scoring systems. Significant differences were observed between ERAS and Hardman indices (difference: 0.179; P = 0.016). No significant differences were found among the Glasgow Aneurysm Score, Vancouver Scoring System, and Dutch Aneurysm Score predictive risk models. CONCLUSIONS: Among the models for predicting mortality in patients with rAAA, the ERAS model demonstrated the highest AUC value; however, significant differences were only observed between ERAS and Hardman indices. This study may help develop strategies for improving rAAA prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».