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Enregistrement W4404860862 · doi:10.5489/cuaj.9081

2024 AUQ congrès annuel : Résumés - Session scientifique I

2024· article· fr· W4404860862 sur OpenAlexvenueno aff
Editor CUAJ

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)HumanitiesComputer sciencePhilosophyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Gross hematuria (GH) is a common presenting complaint to the emergency department (ED).Some patients develop hematuria that is severe enough to warrant admission, continuous bladder irrigation (CBI), blood transfusions, and operative interventions.This study aimed to describe the demographics and risk factors of patients that require admission to the hospital for urologic care and develop a novel scoring system to guide clinical decisions.Methods: All patients who presented to the ED with GH at a single institution between 2018 and 2022 were reviewed.Patient demographics, comorbidities, relevant urologic history, and outcomes were recorded.Descriptive statistics were performed.A split-sample based method was employed, with a derivation and validation cohort reviewed separately.Univariate and multivariate analysis (MVA) were conducted to identify variables correlating with the need for admission.Using the Johnson's scoring method, variables that correlated on the MVA were used to develop the scoring system that was then validated on another cohort of patients presenting with GH.Results: Of 1012 patients included in the final analysis of the derivation group, 229 (23%) were admitted.Heart rate >100 beats/minute at presentation, need for CBI, history of urologic malignancy, urologic consultation requested, and need for blood transfusions of ≥2 units were variables found to be predictive of need for admission when developing the scoring system.The scoring system had an area under the curve (AUC) of 0.917 on the receiver operator curve (ROC).By selecting a cutoff score of ≥10 points, a sensitivity of 84% and a specificity of 86% were achieved.This scoring system was validated on a separate validation cohort of 311 patients.The analysis yielded a similar sensitivity and specificity, with AUC of 0.936 on the ROC.Conclusions: We present a novel, practical, and internally validated scoring system to predict patients at risk of requiring hospital admission for GH presenting to the ED.Our proposed scoring system may be helpful in triaging patients and planning hospital bed management.Prospective external validation of this scoring system at both academic and community hospitals is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2750,177

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

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