External validation of ISGPS two-factor, four-tier classification for the prediction of pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the present study is to externally validate the International Study Group of Pancreatic Surgery (ISGPS) risk classification for postoperative pancreatic fistula (POPF) after pancreaticoduodenectomy. METHODS: A validation study was performed in consecutive patients undergoing pancreatoduodenectomy (PD) for all indications from January 2008 to December 2024. Model performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve and calibration plots. RESULTS: Overall, 591 patients were included in the present study. POPF was observed in 16.2 % of patients. The distribution of patients according to the ISGPS risk categories were: A (32.5 %), B (7.8 %), C (24 %), and D (35.7 %) with corresponding POPF rates of 9.4 %, 15.2 %, 12 %, and 25.6 %. There was no difference in the rate of POPF between risk categories B and C (15.2 % vs 12 %, P = 0.613). ISGPS 3-tier classification showed better distribution of patients in each risk category (A: 32.5 %, B: 31.8 %, C: 35.7 %). Area under the curve (AUC) of ROC for the ISGPS 4-tier and 3-tier classification were 0.633, and 0.636 respectively (p = 0.945). All three models demonstrate suboptimal calibration, with predicted risks substantially underestimating the true incidence of POPF, and predicted probabilities failing to fully differentiate between low- and high-risk individuals. CONCLUSION: This external validation study showed moderate model discrimination of ISGPS 4-tier classification. ISGPS 3-tier classification is as predictive as ISGPS 4-tier classification.
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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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».