International multicentre validation of the left pancreatectomy pancreatic fistula prediction models and development and validation of the combined DISPAIR-FRS prediction model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Every fifth patient undergoing left pancreatectomy develops a postoperative pancreatic fistula (POPF). Accurate POPF risk prediction could help. Two independent preoperative prediction models have been developed and externally validated: DISPAIR and D-FRS. The aim of this study was to validate, compare, and possibly update the models. METHODS: Patients from nine high-volume pancreatic surgery centres (8 in Europe and 1 in North America) were included in this retrospective cohort study. Inclusion criteria were age over 18 years and open or minimally invasive left pancreatectomy since 2010. Model performance was assessed with discrimination (receiver operating characteristic (ROC) curves) and calibration (calibration plots). The updated model was developed with logistic regression and internally-externally validated. RESULTS: Of 2284 patients included, 497 (21.8%) developed POPF. Both DISPAIR (area under the ROC curve (AUC) 0.62) and D-FRS (AUC 0.62) performed suboptimally, both in the pooled validation cohort combining every centre's data and centre-wise. An updated model, named DISPAIR-FRS, was constructed by combining the most stable predictors from the existing models and incorporating other readily available patient demographics, such as age, sex, transection site, pancreatic thickness at the transection site, and main pancreatic duct diameter at the transection site. Internal-external validation demonstrated an AUC of 0.72, a calibration slope of 0.93, and an intercept of -0.02 for the updated model. CONCLUSION: The combined updated model of DISPAIR and D-FRS named DISPAIR-FRS demonstrated better performance and can be accessed at www.tinyurl.com/the-dispair-frs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».