MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402574230 · doi:10.1002/jso.27903

Development and Validation of a Predictive Risk Score for Blood Transfusion in Patients Undergoing Curative‐Intent Surgery for Intrahepatic Cholangiocarcinoma

2024· article· en· W4402574230 sur OpenAlexaff
Giovanni Catalano, Laura Alaimo, Yutaka Endo, Odysseas P Chatzipanagiotou, Andrea Ruzzenente, Luca Aldrighetti, Matthew J. Weiss, Todd W. Bauer, Sorin Alexandrescu, George A. Poultsides, Shishir K. Maithel, Hugo P. Marques, Guillaume Martel, Carlo Pulitanò, Feng Shen, François Cauchy, Bas Groot Koerkamp, Itaru Endo, Minoru Kitago, Timothy M. Pawlik

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeBlood transfusionSurgeryBlood managementBlood product

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Among patients undergoing liver resection for intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC), perioperative bleeding requiring blood transfusion is a common complication, yet preoperative identification of patients at risk for transfusion remains challenging. The objective of this study was to develop a preoperative risk score for blood transfusion requirement during surgery for ICC. METHODS: Patients undergoing curative-intent liver surgery for ICC (1990-2020) were identified from a multi-institutional database. A predictive model was developed and validated. An easy-to-use risk calculator was made available online. RESULTS: Among 1420 patients, 300 (21.1%) received an intraoperative transfusion. Independent predictors of transfusion included severe preoperative anemia (OR = 1.65, 95% CI 1.10-2.47), T2 category or higher (OR = 2.00, 95% CI 1.36-3.02), positive lymph nodes (OR = 1.75, 95% CI 1.32-2.32) and major resection (OR = 2.56, 95%CI 1.85-3.58). Receipt of blood transfusion significantly correlated with worse outcomes. The model showed good discriminative ability in both training (AUC = 0.68, 95% CI 0.66-0.72) and bootstrapping validation (C-index = 0.67, 95% CI 0.65-0.70) cohorts. An online risk calculator of blood transfusion requirement was developed (https://catalano-giovanni.shinyapps.io/TransfusionRisk). CONCLUSIONS: Intraoperative blood transfusion was significantly associated with poor postoperative outcomes among patients undergoing surgery for ICC. The identification of patients at high risk of transfusion could improve perioperative patient care and blood resources allocation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Surgical OncologyMême sujetHepatocellular Carcinoma Treatment and PrognosisTravaux en français237 207