Validation of MELD3.0 in 2 centers from different continents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: MELD3.0 has been proposed to stratify patients on the liver transplant waiting list (WL) to reduce the historical disadvantage of women in accessing liver transplant. Our aim was to validate MELD3.0 in 2 unique populations. METHODS: This study is a 2-center retrospective cohort study from Toronto, Canada, and Valencia, Spain, of all adults added to the liver transplant WL between 2015 and 2019. Listing indications whose short-term survival outcome is not adequately captured by the MELD score were excluded. All patients analyzed had a minimum follow-up of 3 months after inclusion in the WL. RESULTS: Six hundred nineteen patients were included; 61% were male, with a mean age of 56 years. Mean MELD at inclusion was 18.00 ± 6.88, Model for End-Stage Liver Disease Sodium (MELDNa) 19.78 ± 7.00, and MELD3.0 20.25 ± 7.22. AUC to predict 90-day mortality on the WL was 0.879 (95% CI: 0.820, 0.939) for MELD, 0.921 (95% CI: 0.876, 0.967) for MELDNa, and 0.930 (95% CI: 0.888, 0.973) for MELD3.0. MELDNa and MELD3.0 were better predictors than MELD (p = 0.055 and p = 0.024, respectively), but MELD3.0 was not statistically superior to MELDNa (p = 0.144). The same was true when stratified by sex, although the difference between MELD3.0 and MELD was only significant for women (p = 0.032), while no statistical significance was found in either sex when compared with MELDNa. In women, AUC was 0.835 (95% CI: 0.744, 0.926) for MELD, 0.873 (95% CI: 0.785, 0.961) for MELDNa, and 0.886 (95% CI: 0.803, 0.970) for MELD3.0; differences for the comparison between AUC in women versus men for all 3 scores were nonsignificant. Compared to MELD, MELD3.0 was able to reclassify 146 patients (24%), the majority of whom belonged to the MELD 10-19 interval. Compared to MELDNa, it reclassified 68 patients (11%), most of them in the MELDNa 20-29 category. CONCLUSIONS: MELD3.0 has been validated in centers with significant heterogeneity and offers the highest mortality prediction for women on the WL without disadvantaging men. However, in these cohorts, it was not superior to MELDNa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».