Comparison of Canada-United Kingdom-Australia (CANUKA) scores of patients with gastrointestinal bleeding presenting to the emergency department with other gastrointestinal bleeding scores
Notice bibliographique
Résumé
Background/aim: Acute gastrointestinal (GI) tract bleeding is a common and potentially life-threatening condition among patients presenting to emergency departments. In this study, we calculated AIMS65, Rockall, Glasgow-Blatchford Score (GBS), and Canada-United Kingdom-Australia (CANUKA) scores in patients with GI bleeding admitted to the emergency department and compared the sensitivity of these scoring systems in predicting the rates of admission to intensive care units and mortality. It is aimed to contribute to clinical practice and help determine an effective risk assessment tool in the management of patients with GI bleeding. Materials and methods: The study was conducted with patients who were diagnosed with GI bleeding. The study was conducted retrospectively between 1 January 2020 and 31 December 2023. The data of the patients were obtained from the hospital automation system. Patients with missing data were excluded from the study. AIMS65, Rockall, GBS, and CANUKA scores of the patients were calculated and recorded separately. Results: A total of 916 patients were included in our study. The median age was 70 years, and 62.3% of the patients were male. A total of 22.2% of the patients were hospitalized in the intensive care unit (ICU), and the in-hospital mortality rate was 0.9% (n = 8). According to the results of receiver operator characteristic (ROC) analysis of continuous measurements in terms of ICU hospitalization, the ability of the 4 scores to predict ICU hospitalization was statistically significant (p < 0.001). The CANUKA Score had the highest and best discriminative ability to predict ICU admission (area under the ROC curve [AUC] = 0.734). According to the results of ROC analysis of continuous measures in terms of mortality, the ability of AIMS65, CANUKA, and Rockall scores to predict mortality was statistically significant (p-values <0.001, <0.001, and 0.001, respectively). Conclusion: The CANUKA Score had the best discriminative ability in predicting intensive care unit admission and the best discriminative ability in predicting mortality after the AIMS65 Score.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».