Prediction Model for POstoperative atriaL fibrillAtion in caRdIac Surgery: The POLARIS Score
Notice bibliographique
Résumé
Background: New-onset postoperative atrial fibrillation (POAF) is the most common complication after cardiac surgery, occurring approximately in one-third of the patients. This study considered all-comer patients who underwent cardiac surgery to build a predictive model for POAF. Methods: A total of 3467 (Center 1) consecutive patients were used as a derivation cohort to build the model. The POLARIS score was then derived proportionally from the odds ratios obtained following multivariable logistic regression (MLR). The Brier Score, the area under the receiver operating characteristic curve, and the Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test were used to validate the model. Then, 2272 (Center 2) consecutive patients were used as an external validation cohort. Results: In the overall population (n = 5739), POAF occurred in 32.7% of patients. MLR performed in the derivation cohort showed that age, obesity, chronic renal failure, pulmonary hypertension, minimally invasive surgery, and aortic and mitral valve surgery were predictors of POAF. The derived POLARIS score was used to further stratify the population into four risk clusters: low (1.5–3), intermediate (3.5–5), high (5.5–7), and very high (7.5–9), each progressively showing an increase in POAF incidence. This was confirmed in a correlation analysis (Spearman’s rho: 0.636). Conclusions: The POLARIS score is a simple-to-use tool to stratify patients at higher risk of POAF. Precise identification of such patients might be used to implement clinical practice with the introduction of preoperative antiarrhythmic prophylaxis, further reducing the incidence of POAF and, potentially, its clinical sequelae, despite further investigations being warranted to test this model in prospective studies.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».