External Validation of Models to Predict Risk of Major Cardiovascular Events and Death for People with Kidney Failure Having Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with kidney failure undergoing non-cardiac surgery have a significantly higher risk of adverse cardiovascular events and mortality compared to people with normal kidney function. Existing tools for perioperative risk stratification are not valid for patients with kidney failure. Recently, three risk prediction models were developed from a population-based cohort of people with kidney failure in Alberta, Canada. We externally validated the established Alberta models for major cardiovascular events and mortality in patients with kidney failure within 30 days of non-cardiac surgery in Manitoba, Canada. Methods: Data was sourced from the Manitoba Centre for Health Policy. The cohort included adults (≥ 18 years) with pre-existing kidney failure (estimated glomerular filtration rate < 15 mL/min/1.73m2 or on maintenance dialysis) undergoing non-cardiac surgery procedures between April 1, 2007, and December 31, 2019. The primary outcome of this study was a composite of acute myocardial infarction, cardiac arrest, ventricular arrhythmia, and all-cause mortality. The models performance was evaluated using C-statistics, Brier scores, and calibration on Manitoba data using two approaches: 1. Model deployment: Used coefficients from the Alberta models to predict outcomes on Manitoba data. 2. Model refitting: Re-estimated model coefficients using logistic regression on Manitoba data while maintaining the same variables as the Alberta models. Results: We identified 12,082 surgeries and 569 outcomes (5%). All three models performed well with both approaches, with C-statistics ranging from 0.82 for model 1 to 0.87 for model 3 in the first approach. The calibration slopes for models 1, 2, and 3 were 1.3, 1.4, and 1.2, respectively. Once refit, discrimination remained strong with C-statistics ranging from 0.83 (model 1) to 0.86 (model 3). Calibration slopes were 1 across all the models. Brier scores were consistently low at 0.04 for all the models in both approaches. Conclusion: Our external validation study confirms the original Alberta models' robustness in a geographically distinct Canadian population. Future research should test the impact of these models in clinical care. Funding: Government Support – Non-U.S.
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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 | 0,058 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».