Temporal Validation and Extension of a Risk Prediction Model for Postoperative Pulmonary Complications in Head and Neck Surgery Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background : Postoperative pulmonary complications (PPCs) are common following head and neck surgeries (HNS) leading to longer hospital stays and significant morbidity and mortality. Current PPC risk prediction models developed for general surgery patients underperform for HNS. This study validates an existing model and extends it for HNS patients. Methods : Using the NSQIP-ACS database (2018-19), we validated the Gupta model, developed on the same database (2007-08). Later, we recalibrated and updated the model with additional predictors relevant for HNS, followed by internal-external validation. The model performance was evaluated by scaled Brier score and Nagelkerke’s R 2 . The discrimination ability was measured by C-statistic (AUC) and calibration was assessed by calibration slope. Results : After extension and validation, the updated model achieved improved performance, with a Brier score of 0.0234 and R 2 of 0.1435. C-statistic rose to 0.822 (95% CI: 0.785–0.858), and the calibration slope increased to 0.979. Conclusion : The updated model showed better performance, discrimination, and calibration in predicting PPC in HNS patients compared to the original model.
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».