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Enregistrement W4405425825 · doi:10.1001/jamapediatrics.2024.4399

External Validation of Brief Resolved Unexplained Events Prediction Rules for Serious Underlying Diagnosis

2024· article· en· W4405425825 sur OpenAlexaffabout
Nassr Nama, Ye Shen, Jeffrey N. Bone, Zerlyn Lee, Kara Picco, Falla Jin, Jessica L. Foulds, Josée Anne Gagnon, Chris Novak, Brigitte Parisien, Matthew Donlan, Ran D. Goldman, Anupam Sehgal, Joanna Holland, Sanjay Mahant, Joel S. Tieder, Peter J. Gill, Polina Kyrychenko, Nardin Kirolos, Ioulia Opotchanova, Émilie Harnois, Elisa Frizon-Peresa, Praveen Rajasegaran, Parnian Hosseini, Melody Wyslobicky, Susan Akbaroghli, Prathiksha Nalan, Marie-Pier Goupil, Shawn Lee, Émy Philibert, Juliette Dufrense, Raman Chawla, Martin Ogwuru

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience of respiration and sleep
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineIzaak Walton Killam Health CentreStollery Children's HospitalAlberta Children's HospitalKingston General HospitalUniversity of CalgaryBC Children's HospitalUniversité LavalUniversity of AlbertaMontreal Children's HospitalUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCohortPredictive valueCohort studyPediatricsPresentation (obstetrics)Predictive value of testsEmergency medicineInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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