Patients Presenting to the Emergency Department with Bleeding in Early Pregnancy: Comparing Different Models to Predict Pregnancy Success
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bleeding in early pregnancy is a common obstetric presentation in the emergency department (ED), and the outcome is difficult to predict. We developed and compared random forest machine learning (Live Birth Risk Score [LiBRisk]) and nomogram models for predicting the likelihood of a live birth among women presenting at 3 Canadian EDs with bleeding in early pregnancy. METHODS: Data were prospectively collected on 200 patients with bleeding in early pregnancy using a structured questionnaire, medical record review, and administrative databases. We developed the nomogram with variables selected via multivariable logistic regression analysis. LiBRisk was built using the Shapley variable importance cloud (ShapleyVIC) to derive a simple point-based clinical risk scoring system. RESULTS: Overall, 115 (55%) patients experienced a miscarriage. We excluded duration of vaginal bleeding and pain score, which did not enhance model performance, and constructed LiBRisk with the 8 most important variables (β-human chorionic gonadotrophin level, age, gestational age, gravidity, parity, proportionality of uterine size to gestational age, abdominal cramping, and number of prior spontaneous abortions). All 10 variables were included in the nomogram. The area under the receiver operating characteristic curve of LiBRisk in the test and validation sets were 0.913 (95% CI 0.907-0.919) and 0.900 (95% CI 0.887-0.913), respectively. The C-index of the nomogram was 0.720 (95% CI 0.714-0.726) and 0.860 (95% CI 0.853-0.867) in the test and validation sets, respectively. LiBRisk outperformed the nomogram in all metrics. CONCLUSIONS: We developed and compared LiBRisk and nomogram models for determining the probability of eventual pregnancy success/failure in women presenting to the ED with bleeding in early pregnancy. LiBRisk was more parsimonious, incorporating only 8 variables, and outperformed the nomogram in all metrics. Given these promising results, further testing seems warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».