Limits of pre-endoscopic scoring systems in geriatric patients with upper gastrointestinal bleeding
Notice bibliographique
Résumé
Upper gastrointestinal bleeding (UGIB) is a common cause of hospital admission worldwide and several risk scores have been developed to predict clinically relevant outcomes. Despite the geriatric population being a high-risk group, age is often overlooked in the assessment of many risk scores. In this study we aimed to compare the predictive accuracy of six pre-endoscopic risk scoring systems in a geriatric population hospitalised with UGIB. We conducted a multi-center cross-sectional study and recruited 136 patients, 67 of these were 65-81.9 years old ("< 82 years"), 69 were 82-100 years old ("≥ 82 years"). We performed six pre-endoscopic risk scores very commonly used in clinical practice (i.e. Glasgow-Blatchford Bleeding and its modified version, T-score, MAP(ASH), Canada-United Kingdom-Adelaide, AIMS65) in both age cohorts and compared their accuracy in relevant outcomes predictions: 30-days mortality since hospitalization, a composite outcome (need of red blood transfusions, endoscopic treatment, rebleeding) and length of hospital stay. T-score showed a significantly worse performance in mortality prediction in the "≥ 82 years" group (AUROC 0.53, 95% CI 0.27-0.75) compared to "< 82 years" group (AUROC 0.88, 95% CI 0.77-0.99). In the composite outcome prediction, except for T-score, younger participants had higher sensitivities than those in the "≥ 82 years" group. All risk scores showed low performances in the prediction of length of stay (AUROCs ≤ 0.70), and, except for CANUKA score, there was a significant difference in terms of accuracy among age cohorts. Most used UGIB risk scores have a low accuracy in the prediction of clinically relevant outcomes in the geriatric population; hence novel scores should account for age or advanced age in their assessment.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».