External Validation of the PRECISE‐DAPT Cancer Score in Patients With Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aimed to externally validate the PRECISE-DAPT cancer score which showed better accuracy in predicting bleeding events in patients with cancer than the original PRECISE-DAPT score. METHODS: We used data from the BleeMACS (Bleeding complications in a Multicenter registry of patients discharged after an Acute Coronary Syndrome) project. We compared the performance and clinical usefulness of the original score and the cancer score by calculating the C-statistic, the net reclassification index (NRI), and decision curve analysis. RESULTS: A total of 13,932 patients were included, of which 864 patients had a diagnosis of cancer at the time of presentation with an AMI. According to the original PRECISE DAPT score, 63.3% of patients with cancer were classified as HBR, whereas 94.9% of patients with cancer were classified as HBR according to the cancer score. Cox-regression models showed that patients classified as HBR by the updated cancer score have higher odds of bleeding (HR 2.6, 95% CI 2.1-3.1) events than patients classified as HBR by the original score (HR 2.2, 95% CI 1.8-2.7). The cancer score showed higher discrimination ability (C-statistic 0.66) than the original score (C-statistic 0.64). The overall NRI of the cancer score was 2.7%. The decision curves analysis showed that the cancer score use is roughly identical to the original score in patients without cancer but superior to the original score in patients with cancer. CONCLUSION: The PRECISE-DAPT cancer score is a valid and useful tool for the prediction of bleeding risk in patients with cancer and presenting with AMI.
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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 | 0,017 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».