Risk prediction model for post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis (PEP) is the most common and clinically significant complication of ERCP, with an incidence of 3.5-9.7% in general populations and up to 14.7% in high-risk groups, leading to considerable morbidity, mortality, and healthcare costs. Although numerous multivariable prediction models have been developed, their predictor sets, methodological rigor, and clinical applicability remain highly variable. METHOD: We conducted a PRISMA 2020-compliant systematic review and meta-analysis, prospectively registered in PROSPERO (CRD42024556967). Nine databases were searched to June 1, 2024, for studies developing or validating multivariable PEP risk prediction models. Data on study/model characteristics, predictors, and performance metrics were extracted. Risk of bias was assessed with PROBAST, and study quality with the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects meta-analyses pooled (i) PEP incidence, (ii) associations of individual predictors, and (iii) overall model performance. RESULTS: Twenty-four studies (26 models; n = 38,016) published from 2002-2024 were included, predominantly retrospective cohorts from East Asia (n = 16). The pooled PEP incidence was 8.48% (95% CI: 6.90-10.39%; I² = 96.4%), highest in East Asia and retrospective cohorts. Strongest predictors included pancreatic duct cannulation (OR=3.50), pancreatic injection (OR=3.50), previous pancreatitis (OR=3.32), and pancreatic guidewire use (OR=2.63); additional consistent factors were female sex, difficult cannulation, elevated bilirubin, low albumin, choledocholithiasis, and prolonged procedure time. The pooled odds ratio for model performance was 0.81 (95% CI: 0.78-0.84; I² = 83.5%), with AUCs ranging 0.560-0.915, though calibration was infrequently reported (38%) and external validation undertaken in only 46%. PROBAST indicated high overall risk of bias, chiefly in the analysis (92%) and participants (100%) domains. CONCLUSION: Current PEP prediction models generally demonstrate moderate-to-high discrimination but are limited by suboptimal calibration, inadequate external validation, and methodological heterogeneity. Future research should adhere to TRIPOD guidelines, employ multicenter large-sample designs, retain continuous predictors, address missing data with robust imputation methods, and conduct comprehensive temporal, geographic, and domain-specific validation. Integration of artificial intelligence/machine learning with conventional modeling and embedding validated tools into clinical workflows may enhance predictive accuracy and real-world utility.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».