External Validation of Brief Resolved Unexplained Events Prediction Rules for Serious Underlying Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The American Academy of Pediatrics (AAP) higher-risk criteria for brief resolved unexplained events (BRUE) have a low positive predictive value (4.8%) and misclassify most infants as higher risk (>90%). New BRUE prediction rules from a US cohort of 3283 infants showed improved discrimination; however, these rules have not been validated in an external cohort. Objective: To externally validate new BRUE prediction rules and compare them with the AAP higher-risk criteria. Design, Setting, and Participants: This was a retrospective multicenter cohort study conducted from 2017 to 2021 and monitored for 90 days after index presentation. The setting included infants younger than 1 year with a BRUE identified through retrospective chart review from 11 Canadian hospitals. Study data were analyzed from March 2022 to March 2024. Exposures: The BRUE prediction rules. Main Outcome and Measure: The primary outcome was a serious underlying diagnosis, defined as conditions where a delay in diagnosis could lead to increased morbidity or mortality. Results: Of 1042 patients (median [IQR] age, 41 [13-84] days; 529 female [50.8%]), 977 (93.8%) were classified as higher risk by the AAP criteria. A total of 79 patients (7.6%) had a serious underlying diagnosis. For this outcome, the AAP criteria demonstrated a sensitivity of 100.0% (95% CI, 95.4%-100.0%), a specificity of 6.7% (95% CI, 5.2%-8.5%), a positive likelihood ratio (LR+) of 1.07 (95% CI, 1.05-1.09), and an AUC of 0.53 (95% CI, 0.53-0.54). The BRUE prediction rule for discerning serious diagnoses displayed an AUC of 0.60 (95% CI, 0.54-0.67; calibration intercept: 0.60), which improved to an AUC of 0.71 (95% CI, 0.65-0.76; P < .001; calibration intercept: 0.00) after model revision. Event recurrence was noted in 163 patients (15.6%). For this outcome, the AAP criteria yielded a sensitivity of 99.4% (95% CI, 96.6%-100.0%), a specificity of 7.3% (95% CI, 5.7%-9.2%), an LR+ of 1.07 (95% CI, 1.05-1.10), and an AUC of 0.58 (95% CI, 0.56-0.58). The AUC of the prediction rule stood at 0.67 (95% CI, 0.62-0.72; calibration intercept: 0.15). Conclusions and Relevance: Results of this multicenter cohort study show that the BRUE prediction rules outperformed the AAP higher-risk criteria on external geographical validation, and performance improved after recalibration. These rules provide clinicians and families with a more precise tool to support decision-making, grounded in individual risk tolerance.
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 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 | 0,063 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».